gitlab7runner的博客

本文探究了数据杂质对精神障碍检测性能的影响，特别是在检测重度抑郁症（MDD）和创伤后应激障碍（PTSD）中的表现。研究使用DAIC-WOZ数据集，通过修改二分类器的负类数据来分析检测性能的变化，并比较了两种深度学习模型（DepAudioNet和Raw Audio）在不同设置下的性能表现。实验结果表明，去除数据集中的杂质可显著提高MDD检测性能，但对PTSD检测的效果不明显。此外，提出的方法在MDD检测中优于现有的数据增强策略。研究还讨论了数据收集协议的改进方向以及未来的研究趋势，包括多模态分析、模型扩展和更

本研究探讨了基于音频记录的呼吸道疾病检测与精神障碍检测方法。在呼吸道疾病检测中，利用粒子群优化(PSO)进行特征选择，并尝试多种特征融合方法，以提高分类准确率。研究发现，平均特征融合结合PSO优化可达到最佳效果。在精神障碍检测中，重点分析了数据杂质对分类性能的影响，尤其是在重度抑郁症(MDD)和创伤后应激障碍(PTSD)检测中的相互干扰问题。实验表明，去除数据杂质可显著改善MDD检测效果，但对PTSD的影响不一致。未来研究可进一步优化特征提取、分析数据杂质机制，并探索多模态数据融合以提升疾病检测的准确性。

本文探讨了语音信号处理与呼吸疾病检测技术的研究与应用。首先，通过优化语音信号分割算法的参数和引入最小化与手动边界距离的方法，显著降低了分类误差和距离误差。其次，基于CLIP模型提出了一种改进的深度学习算法，将咳嗽音频转换为频谱图后提取特征并进行融合，实现了对呼吸疾病（如哮喘、COPD）的高精度检测，平衡分类准确率超过85%。最后，总结了研究成果，并展望了未来在数据扩充、算法优化和临床应用等方面的研究方向。

本文探讨了语音处理与康复领域的两项关键技术：脑损伤患者语音的时长修改和音高修改方法，以及语音信号分割算法在康复中的应用。研究显示，通过调整脑损伤患者语音的时长和基频，可以显著提升其语音的可懂度；而基于短期能量的语音信号分割算法能够有效区分静音、清音和浊音，为语音康复提供精准评估。文章还展望了这两项技术的协同发展和未来研究方向，包括个性化技术开发、技术融合、跨学科合作等，为语音障碍患者提供更有效的康复支持。

本博文探讨了语音技术在构音障碍与创伤性脑损伤患者中的应用。重点研究了基于Whisper模型的构音障碍自动语音识别方法，展示了其在较少训练数据下仍具备良好性能的潜力，并提出了未来研究方向，包括数据增强、多模型比较、数据集扩展及隐私保护等。此外，针对创伤性脑损伤患者的含糊语音问题，研究探索了基于时域的语音时长修改技术，通过感知评估验证了时长修改因子0.75能显著提升语音清晰度。未来将拓展个性化语音处理、多模态信息融合及临床应用推广，推动语音技术在医疗领域的深入应用。

本研究探讨了基于Whisper Transformer编码器的迁移学习方法在构音障碍自动语音识别（ASR）中的应用。构音障碍是一种由神经系统疾病引起的言语障碍，给语音识别带来了巨大挑战。研究利用预训练的Whisper模型提取语音特征，并结合深度神经网络（DNN）分类器进行单词分类。实验使用UA-Speech语料库，对比了卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）在不同构音障碍严重程度下的识别性能。结果表明，Bi-LSTM分类器在不考虑严重程度的系统中达到59.2%的平均单词准确率，而在考虑

本研究探讨了多种机器学习算法在语音障碍识别中的应用，通过提取持续元音 /a/ 的频谱特征并采用不同的重采样技术处理数据不平衡问题，比较了多个分类模型的性能。结果表明，结合 SMOTE-ENN 的重采样技术和 RF 或 XGBoost 模型能够显著提高语音障碍识别的准确率，为医疗诊断和语音康复提供了潜在的应用价值。

本文探讨了机器学习在婴儿哭声分类和语音障碍识别中的应用。研究通过引入基于激励源的线性频率残差倒谱系数（LFRCC）并对比传统特征（如MFCC和LFCC），结合高斯混合模型（GMM）和卷积神经网络（CNN），实现了对婴儿哭声的高精度分类。在语音障碍识别方面，使用频谱特征结合随机森林和XGBoost算法，并采用重采样方法处理数据不平衡问题，取得了良好的分类效果。研究成果为医疗领域的早期诊断和康复监测提供了技术支持，同时展望了未来数据融合和实际应用的发展方向。

本文探讨了自闭症谱系障碍（ASD）和智力障碍（ID）儿童的情绪状态自动分类以及婴儿哭声分类的研究进展。在儿童情绪分类方面，结合面部表情和语音分析，比较了不同方法对情绪识别的效果；在婴儿哭声分类中，提出了基于线性预测残差的LFRCC特征集，并验证了其优越性。研究为儿童心理健康、医疗保健及机器人技术领域提供了重要的理论和技术支持。

本研究探讨了自闭症谱系障碍（ASD）和智力障碍（ID）儿童的情绪状态，通过感知实验和自动分析方法对儿童的情绪表达进行了全面分析。研究构建了包含儿童情绪状态的视频和音频数据集，并邀请专家进行情绪标注和评分。实验结果显示，成人专家通过视频识别ASD和ID儿童的喜悦情绪最为准确，而通过语音识别愤怒情绪效果较好。同时，研究发现自动分类方法在情绪识别方面存在局限性，并提出了未来研究的方向，包括开发更适用的分类体系和优化数据收集方法，以提供更有效的支持和干预措施。

本研究聚焦于儿童语音关键词识别与情绪状态分析，探讨了TASS-MFCC-ARP特征在不同测试条件下的性能表现及其优化方法。研究结果表明，TASS-MFCC-ARP特征通过去除基音变化、调整梅尔滤波器组大小以及数据增强训练，显著提升了儿童语音关键词识别的准确性。此外，研究还涉及自闭症谱系障碍（ASD）和智力障碍（ID）儿童的情绪状态识别，发现人类感知在情绪识别方面优于自动分类，而不同疾病儿童的情绪识别模态存在差异。研究结果为儿童语音识别技术的改进和情绪识别系统的开发提供了重要参考。

本文研究了在儿童关键词检测（KWS）系统中应对共振峰分散和音高敏感度影响的方法。通过提出基于时间平均和数据自适应单极点滤波的TASS-MFCC-ARP特征，显著提高了KWS系统在儿童语音检测中的性能。实验表明，该方法在匹配和不匹配测试条件下均表现出色，特别是在不匹配的儿童语音测试条件下，相对于基线MFCC实现了超过100%的相对改进。此外，研究还发现减小梅尔滤波器组大小和采用数据增强训练能够进一步提升系统性能。

本文介绍了一项基于计算机软件辅助自闭症评估的探索性研究，主要聚焦于通过语音响应分析与评估自闭症儿童的行为特征。研究设计了刺激视频和音频响应捕获框架，开发了数据收集与注释系统，并通过机器学习模型对儿童响应进行了分类实验。实验结果显示，系统在区分成人语音与儿童响应方面表现优异，同时在合并特定响应类别后分类准确率显著提高。该系统为辅助人类评估者进行自闭症评估提供了有效支持，并为未来研究提供了改进方向和应用前景。

本文探讨了儿童语音识别和自闭症评估中的技术挑战与创新方法。在儿童语音识别部分，重点介绍了针对零资源条件的解决方案，包括共振峰频率调整、音高归一化技术以及伽马通滤波器组的应用。在自闭症评估方面，提出了一种基于机器学习的评估框架，结合音频-视觉刺激设计、语音响应捕捉与分析，以及软件辅助反馈生成，以提高诊断的准确性并减少对专业评估人员的依赖。同时，文章指出两个领域的潜在融合方向，通过技术协同推动儿童语音识别与自闭症评估的发展，为儿童健康成长提供保障。

本文提出了一种基于伽马通滤波器组和音高归一化倒谱系数的前端声学特征提取方法，用于解决零资源儿童自动语音识别（ASR）任务中的声学失配问题。由于儿童语音数据稀缺，传统的基于成人语音训练的ASR系统在识别儿童语音时性能显著下降。为此，研究引入了伽马通滤波器组（GTF）替代传统梅尔滤波器组，结合音高自适应倒谱截断（PACT）和平滑技术变分模态分解（VMD），以减少音高差异带来的识别误差。实验结果表明，该方法在词错误率（WER）和字符错误率（CER）方面均显著优于基线系统，特别是在结合域外数据增强技术后，识别性能进

本文探讨了线性预测（LP）阶数对儿童语音识别中共振峰位置修改的影响。针对成人语音训练模型在儿童语音识别中存在的声学不匹配问题，提出了一种通过扭曲LP频谱来调整共振峰频率的方法。研究分析了不同线性预测阶数在窄带和宽带语音中的表现，并确定了最佳阶数分别为6和20。实验结果表明，该方法有效改善了自动语音识别系统在儿童语音上的性能，特别是在TDNN声学模型中表现优异，优于传统方法如声道长度归一化（VTLN）和语速自适应（SRA）。

本研究探讨了印度和俄罗斯专家通过视频和音频模态识别俄罗斯儿童情绪状态的能力，涵盖了喜悦、中性、悲伤和愤怒四种情绪。研究采用感知实验、面部表情自动分析和语音频谱分析等多种方法，揭示了不同文化背景下专家在识别儿童情绪中的表现差异。结果显示，视频模态下专家对女孩情绪的识别更准确，而俄罗斯专家在音频模态中的整体表现优于印度专家。研究还分析了面部表情特征和语音声学特征与情绪状态的关系，为跨文化背景下儿童情绪识别提供了重要的理论和实践参考。

本博客介绍了两项重要研究成果：一是俄语日常口语高频词序列的分析，利用n-元分析方法揭示了口语中的常见词汇单元及其在语言研究和自然语言处理中的价值；二是通过视频和音频模态对俄罗斯儿童情绪状态的跨文化识别研究，由印度和俄罗斯专家共同完成，探讨了喜悦、中性、悲伤和愤怒四种情绪的识别能力及其文化差异。研究还提出了未来方向，包括扩大样本、自然情境研究、增加情绪种类及多学科结合。这些成果对教育、心理治疗和人机交互等领域具有重要启示。

本文聚焦于俄语日常口语中的双词组合（bigrams）和三词组合（trigrams），通过n-gram分析技术揭示其频率特征和类型。研究基于自发口语录音转录数据，分析了常见词序列的分布规律，并探讨了其在自然语言处理、语言教学和人工智能系统中的应用价值。

本文探讨了自然语言理解（NLU）系统在处理含二语学习者语法错误的输入时的性能表现。研究通过引入合成语法错误评估主流NLU模型在意图检测和槽填充任务中的性能变化，并分析了词性（POS）对模型决策的影响以及注意力机制在其中的作用。实验结果表明，语法错误会显著降低模型性能，但通过在包含语法错误的训练数据上训练模型可以部分缓解这一问题。研究还揭示了某些词性如助动词和名词的重要性，以及注意力机制对关键词性的关注。本研究为提升NLU系统在现实世界非标准语言输入场景下的鲁棒性提供了理论支持和实践指导。

本博客探讨了两个重要研究方向：俄语教材文本复杂度的评估及其对教育政策和课程规划的启示，以及自然语言理解系统受第二语言学习者语法错误的影响分析及其应对策略。通过科学的方法和数据分析，研究揭示了教材复杂度在不同学科和学期间的动态变化，以及语法错误对NLU系统性能的显著影响。基于这些发现，提出了教材选用、教学规划、数据增强和模型优化等实践策略，为教育和自然语言处理领域的发展提供了理论支持和实践指导。

本文研究了基于规则的grapheme-to-phoneme（G2P）转换方法的改进及其在语音合成和识别系统中的应用，同时分析了俄罗斯中学教科书中文本复杂度的波动情况。改进的G2P方法通过形态分割和音节划分模块显著提升了转换准确率，并在TTS和ASR系统中表现出优越的性能。在教科书复杂度研究方面，发现了词汇和句法复杂度之间的动态关系，揭示了教科书语言复杂度随学期变化的模式，为教育内容优化提供了重要参考。

本研究提出了一种结合形态分割和音节划分的方法，以提升孟加拉语基于规则的grapheme-to-phoneme（G2P）转换的性能。通过四个模块——形态分割、基于规则的G2P转换、音节划分和发音优化，该方法在单词级准确率上达到了约90%，特别是在处理复合词和屈折词方面表现出显著的性能提升。实验结果表明，该方法不仅提高了G2P转换的准确性，还有效改善了文本到语音合成（TTS）系统和自动语音识别（ASR）系统的性能。

本研究探讨了文本前后语境对俄语社交网络书面交流中攻击性言语分类的影响。通过分析不同语境下言语攻击性的类型（进攻性或防御性），研究发现，文本语境在判断攻击性言语的语用方向方面起着关键作用。研究还指出，在法律或争议性信息鉴定中，应将前后语境作为评估言语行为的重要参数之一。研究结果对自动检测攻击性语言及理解网络交流中的语用特征具有重要意义。

本文综述了对话代理模型和攻击性语言评估的研究进展。对话代理模型通过候选处理、相关知识提取和对话回复生成等流程，结合外部知识和 Fusion-in-Decoder 方法，提升了对话回复的质量和准确性；实验结果表明 ruT5 模型在多个指标上表现优异。攻击性语言评估研究揭示了防御性攻击的复杂性，强调了文本上下文对攻击类型判断的重要性，实验结果显示结合上下文信息能更准确识别防御性攻击。未来的研究方向包括优化模型架构、扩展评估方法以及探索更多交流场景中的攻击性语言研究。

本文探讨了对话中的韵律交互模型以及具备长期记忆和网络搜索功能的对话代理模型。韵律交互模型揭示了对话过程中音高特征的动态变化，反映了人际互动中的心理和社交需求。对话代理模型则通过整合互联网知识和长期记忆，有效提升了对话回复的质量和相关性。研究为优化人机交互和自然语言处理技术提供了理论支持和实践基础。

本文探讨了孟加拉语元音的时域特征及其在语音识别中的应用，同时研究了自然对话中的韵律交互模型。通过分析ER、PA、PPD和ZCR等参数，揭示了元音发音与口腔构型的关系，并利用RF等分类器实现了高效的元音识别。此外，在对话韵律交互研究中，发现了三种收敛模型，为开发更智能的人机对话系统提供了重要参考。

本研究探讨了时域特征与元音发音时口腔构型之间的关联，并将其应用于孟加拉语元音的识别。通过分析峰-峰距离、极值率、过零率和扰动面积四个时域参数，研究发现这些参数与舌位高度和位置密切相关。实验使用了k-均值聚类和四种分类器（朴素贝叶斯、多层感知器、随机森林和支持向量机），结果表明时域参数在元音分类中具有良好的效果，尤其是随机森林分类器表现最佳。该方法为低内存设备的语音识别应用提供了新思路。

本研究探讨了阐释性话语中的多模态协作现象，通过记录和分析参与者在协作交流中的言语和非言语动作，揭示了手势、注视与言语动作之间的对齐模式。研究发现，协作阐释性话语具有高度的多模态性，言语动作经常伴随非言语动作，不同类型的言语动作与非言语动作表现出特定的对齐方式。然而，有意与自发协作之间的多模态差异尚不明确，需更大规模语料库进一步验证。研究结果对理解协作交流中的多模态行为具有重要意义，并为未来的研究和应用提供了方向。

本博文探讨了印度英语发音的变异性以及论述性话语中多模态协作的研究。在印度英语发音研究中，通过分析辅音重复、/I/插入和半元音插入等特征，评估不同发音词典的音素错误率，并验证G2P系统在构建印度英语词典中的有效性。另一方面，论述性话语中的多模态协作研究通过实验分析言语与非言语动作（如手势和注视）在交流中的对齐模式，揭示了协作性话语中的多模态特征及其分布倾向。研究为自动语音识别系统优化和人类交流行为理解提供了新的视角，并提出了未来研究的方向，如扩大样本量、探索更复杂的多模态模式等。

本文研究了印度英语发音的变异性，探讨了印度本土语言对英语发音的影响及其在自动语音识别和文本转语音系统中的挑战。通过分析Indic TIMIT语料库中的数据，总结了印度英语发音的通用规则、特定母语规则和上下文相关规则，并验证了这些规则在构建印度英语发音自动生成的字母到音素转换系统中的有效性。研究结果为改进印度英语语音系统提供了理论支持和技术参考。

本博文主要研究了俄语和汉语口语中延长音作为犹豫现象的使用情况。通过分析不同语言背景说话者的独白文本，发现双语者在非母语俄语中使用延长音最为频繁，而单语中国人的汉语口语中延长音最少。延长音在单词结尾出现的频率最高，且多为元音延长。此外，犹豫链中的延长音比孤立延长音更为常见，第二语言使用者的犹豫链更长。研究还发现，延长音的使用与语言结构、语言熟练程度、话题内容和思维过程密切相关。这些发现对语言教学、语言病理诊断、语音识别与合成以及人工智能等领域具有重要的应用价值。

本研究探讨了自发语言中常见的延长现象，分析了单语者与双语者在俄语和汉语口语中的表现差异。通过语音分析和犹豫链研究，揭示了延长现象的分布规律及其与语言、心理特征的关系。研究结果对语言教学、语言鉴定、语音识别和人工智能等领域具有重要应用价值。

本博客探讨了实验室环境下反讽言语中手势与韵律结构的关系，以及朗读语音中吸气的声学特征。研究揭示了反讽表达中副语言线索与语调中心的同步性、手势的多样性和复杂性，以及吸气在语音规划中的重要作用和其声学特征与上下文语音的相关性。这些发现有助于深入理解言语交流的复杂性，并为语音科学和技术发展提供支持。

本研究探讨了实验室环境下俄语反讽言语中手势与韵律结构的关系，分析了手势在反讽和非反讽语句中的使用特点、与语调中心等韵律成分的同步性，以及不同声学和视觉线索对语句性质识别的影响。通过音频和视频录制及感知实验，研究发现视觉和声学线索的结合有助于提高反讽语句的识别率，同时揭示了反讽语句中手势使用和同步性的独特模式。研究结果对人机交互和语音识别领域具有重要意义。

本文介绍了基于语音信号共振峰轨迹分析的说话人识别方法，详细阐述了共振峰对齐方法的原理与实现步骤。通过自动提取共振峰轨迹，并结合参考片段进行比对，可用于识别专家不熟悉语言的说话人。文章还分析了共振峰轨迹与频谱图的差异、不同条件对共振峰轨迹的影响及其解决方案，并讨论了该方法在实际应用中的适用性标准与局限性。

本研究探讨了基于脑电波频率变化和语音信号特征的身份识别技术。通过分析脑电波数据，利用AlexNet和MobileNet2模型实现了70%范围内的个体分类识别，并采用PCA和t-SNE算法对数据进行了可视化评估。同时，针对罗姆语语音信号，构建了一个符合语音代表性要求的语音数据库，并结合结构-旋律分析、频谱分析和共振峰分析等方法提取用于身份识别的关键特征。研究表明，脑电波频率变化和语音信号均具有高度的个体特异性，两者的综合应用有望在金融安全、军事领域和智能家居等场景中实现更加准确和可靠的身份识别系统。

本文探讨了语音增强和脑电信号身份识别技术的研究进展。在语音增强方面，提出了基于Transformer和对抗训练的ATT模型，其在语音质量指标上优于现有模型，同时参数更少，效率更高。在脑电信号身份识别方面，通过采集稳态视觉诱发电位（SSVEP）数据并应用深度学习模型（如AlexNet和MobileNet 2），实现了约70%的身份识别准确率，验证了脑电信号的独特性。研究为未来语音处理和生物特征识别技术的发展提供了新思路。

本文提出了一种创新的语音增强方法——对抗训练变压器（Adversarial Trained Transformer，ATT），结合了生成对抗网络（GAN）和变压器模型的优势。通过生成器和判别器的对抗训练，ATT 能够有效提升语音质量，尤其在处理复杂和非平稳噪声时表现优异。实验表明，ATT 在多个语音质量指标上优于现有方法，同时具有参数少、计算效率高的特点，适用于资源受限的场景。该方法在电信系统、语音助手、助听器等领域具有广泛的应用前景。

本文详细解析了基于LinkNet架构的语音增强技术，对比了多种深度学习模型在语音去噪任务中的性能。文章从语音增强的信号处理方法出发，介绍了STFT和频谱图分析，随后探讨了深度学习在语音增强中的应用，包括编码器-解码器架构、带跳跃连接的自编码器、U-Net以及LinkNet-Speech。实验结果显示，LinkNet-Speech在语音增强任务中表现优异，具有较低的损失值和较高的语音质量指标得分，展现了其在语音增强领域的巨大潜力。