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Whisper 能否进行基于语音的上下文学习
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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
该研究提出了一种全自动的方法来识别语音记录中的语音异常，以帮助评估语音障碍。该方法结合了CTC和基于编码器-解码器的自动语音识别模型，可以实现与人类水平相当的准确性来区分患有失语症的人与健康对照组的记录。
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关键要点
- 该研究提出了一种全自动的方法来识别语音记录中的语音异常。
- 该方法结合了连续时间分类（CTC）和基于编码器-解码器的自动语音识别模型。
- 生成丰富的声学和干净的转录本。
- 应用自然语言处理方法从转录本中提取特征，产生健康语音的原型。
- 利用原型的基本距离度量作为机器学习分类器的输入特征。
- 可以实现与人类水平相当的准确性来区分失语症患者与健康对照组。
- 以90%的准确性区分最常见的失语症类型。
- 该流程可直接应用于其他疾病和语言，显示出强大的前景。
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