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自动语音识别（ASR）用于韩国儿童言语音障碍发音诊断
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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
本研究提出了一种改进的自动语音识别模型，用于儿童发音问题的诊断。该模型基于wav2vec 2.0 XLS-R模型，准确性达到90%。研究表明ASR模型能够简化发音错误诊断流程。
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关键要点
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本研究提出了一种改进的自动语音识别模型，用于儿童发音问题的诊断。
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该模型基于wav2vec 2.0 XLS-R模型，准确性达到90%。
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模型旨在替代临床操作中的人工转录，识别实际发音而非已有单词。
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尽管在识别不清晰发音方面仍需改进，但模型能够简化发音错误诊断流程。
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