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基于 Wav2vec 的言语智能识别与严重程度分类 —— 以口吃为例
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用wav2vec 2.0模型对发音困难症声学语音信号进行自动检测和严重程度分类，结果表明使用wav2vec模型的嵌入特征在准确度和严重程度分类任务中均有提升。
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关键要点
- 本研究使用预训练的wav2vec 2.0模型进行发音困难症声学语音信号的自动检测和严重程度分类。
- 使用wav2vec模型的第一层嵌入特征在准确度上提升了1.23%。
- 在严重程度分类任务中，wav2vec模型最终层的嵌入特征相较于基线特征提升了10.62%。
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