通过局部李群变换进行构音障碍正常化以增强自动语音识别的鲁棒性

本研究解决了构音障碍语音识别中的标准化问题，提出了一种基于几何的方法，利用局部李群变换对声谱图进行处理。研究表明，该方法在没有病理数据的情况下，通过训练神经网络从典型语音的合成失真中推断扭曲场，最终在真实构音障碍输入的测试中实现了显著的自动语音识别性能提升，指出其在运动性言语障碍下的鲁棒性和可解释性。