BriefGPT - AI 论文速递
·
基于语音识别的特征提取用于增强对构音障碍性言语的自动严重性分类
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种自动评估构音障碍严重性的方法，有效解决了临床评估的主观性问题。通过引入ASR转录并微调模型，提取的特征在预测严重性方面表现优异，准确率达到83.72%。
🎯
关键要点
- 本研究提出了一种自动评估构音障碍严重性的方法。
- 该方法有效解决了临床评估的主观性问题。
- 研究引入ASR转录作为特征提取的新来源。
- 对ASR模型进行了微调以提高特征提取效果。
- 提取的特征在预测严重性方面表现优异，准确率达到83.72%。
➡️
