近年来，深度学习在口吃症言语识别方面取得了显著进展。研究提出了一种全自动方法，结合连续时间分类和编码器-解码器模型，能够准确识别语音异常，区分失语症患者与健康人群，漏诊率仅为10.03%。此外，研究还探讨了多任务学习和声学特征在口吃分类中的应用，显示出良好的准确性和实时性。