Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten mit Gammatonegram-Darstellung für End-to-End-Sprachverarbeitung bei Dysarthrie
Die Studie stellt eine effiziente Methode zur Verarbeitung und Analyse von dysarthrischer Sprache vor, indem Gammatonegram-Darstellungen als Eingabe für Convolutional Neural Networks verwendet werden. Das Ziel ist die Verbesserung der Leistung bei Spracherkennung, Sprecheridentifikation und Verständlichkeitsbeurteilung.
