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аналитика - Stuttering Detection
컨포머 및 BILSTM 기반 종단 간 말더듬 감지 방법: 다중 작업 학습을 통한 말더듬 유형 및 심각도 평가
본 논문에서는 컨포머 모델과 장단기 기억 네트워크(LSTM)를 결합하여 말더듬 사건을 효과적으로 감지하는 종단 간 모델을 제안하며, 다중 작업 학습 전략을 통해 말더듬의 유형과 심각도를 모두 평가합니다.
Conformer-Based Stuttering Detection Model Enhanced with LSTM and Multi-Task Learning for Improved Accuracy in Stuttering Assessment
This research paper introduces a novel stuttering detection model that leverages the Conformer model, LSTM networks, and multi-task learning to achieve superior accuracy in identifying and classifying different types of stuttering events.
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