迈向口吃与口吃治疗的自动化评估
定量方法
2020-06-17 v1 计算与语言
机器学习
声音
音频与语音处理
摘要
口吃是一种复杂的言语障碍，可通过说话时声音、音节或词语的重复、延长以及阻塞来识别。严重程度评估通常由言语治疗师完成。尽管已有自动化评估的尝试，其在治疗中很少被使用。评估口吃严重程度的常用方法包括口吃音节百分比（% SS）、言语任务中三个最长口吃症状的平均值，或近期提出的言语效率分数（SES）。本文引入言语控制指数（SCI），一种评估口吃严重程度的新方法。与SES不同，它也可用于评估流畅塑造治疗的效果。我们在一个新近全面标注的数据集上评估SES与SCI，该数据集包含接受口吃治疗前、中、后的客户的德语口吃语音。自动语音识别系统的音素对齐就其相对于标注口吃事件的相对位置进行统计评估。结果表明，音素长度分布在其位于标注口吃事件内外及周围的位置上有所差异。
引用
@article{arxiv.2006.09222,
title = {Towards Automated Assessment of Stuttering and Stuttering Therapy},
author = {Sebastian P. Bayerl and Florian Hönig and Joelle Reister and Korbinian Riedhammer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.09222},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 3 figures, 1 table Accepted at TSD 2020, 23rd International Conference on Text, Speech and Dialogue