Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning for Stuttering Identification: Review, Challenges & Future Directions

論文の概要: Machine Learning for Stuttering Identification: Review, Challenges & Future Directions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04057v1
Date: Thu, 8 Jul 2021 18:15:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-12 13:34:45.496256
Title: Machine Learning for Stuttering Identification: Review, Challenges & Future Directions
Title（参考訳）: 発話識別のための機械学習:レビュー,挑戦,今後の方向性
Authors: Shakeel Ahmad Sheikh and Md Sahidullah and Fabrice Hirsch and Slim Ouni
Abstract要約: 発声は、不随意の停止と音の繰り返しによって発声の流れが中断される発声障害である。機械学習とディープラーニングの最近の進歩は、音声領域を劇的に革新させた。この研究は、学際的な分野から研究者を集めようとすることでギャップを埋める。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.726119468893721
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Stuttering is a speech disorder during which the flow of speech is interrupted by involuntary pauses and repetition of sounds. Stuttering identification is an interesting interdisciplinary domain research problem which involves pathology, psychology, acoustics, and signal processing that makes it hard and complicated to detect. Recent developments in machine and deep learning have dramatically revolutionized speech domain, however minimal attention has been given to stuttering identification. This work fills the gap by trying to bring researchers together from interdisciplinary fields. In this paper, we review comprehensively acoustic features, statistical and deep learning based stuttering/disfluency classification methods. We also present several challenges and possible future directions.
Abstract（参考訳）: シュターリング(stuttering)は、不随意の停止と音の反復によって音声の流れが中断される言語障害である。スタタリング識別は、病理学、心理学、音響学、信号処理などの分野間の興味深い研究課題であり、検出が困難で複雑である。機械学習とディープラーニングの最近の進歩は、音声領域を劇的に革命させたが、音声認識にはほとんど注意が払われていない。この研究は、学際的な分野から研究者を集めようとすることでギャップを埋める。本稿では,統計的および深層学習に基づくスタブリング/ディフルエンシ分類法について概説する。いくつかの課題と今後の方向性を示す。

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