多语言口吃事件检测：英语、德语和普通话语音
声音
2026-03-31 v1 计算与语言
音频与语音处理
摘要
本文提出了一种多标签口吃检测系统，该系统基于多语料库、多语言数据（英语、德语和普通话）进行训练。通过利用三种语言和四个语料库中的标注口吃数据，该模型捕捉了口吃的语言无关特征，从而实现了跨语言环境的鲁棒检测。实验结果表明，多语言训练达到了与先前系统相当、甚至在某些情况下超越先前系统的性能。这些发现表明口吃具有跨语言一致性，支持开发语言无关的检测系统。本工作展示了利用多语言数据提高自动化口吃检测泛化能力和可靠性的可行性与优势。
引用
@article{arxiv.2603.26939,
title = {Multilingual Stutter Event Detection for English, German, and Mandarin Speech},
author = {Felix Haas and Sebastian P. Bayerl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26939},
year = {2026}
}