FluentNet: End-to-End Detection of Stuttered Speech Disfluencies With Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Strong presentation skills are valuable and sought-after in workplace and classroom environments alike. Of the possible improvements to vocal presentations, disfluencies and stutters in particular remain one of the most common and prominent factors of someone's demonstration. Millions of people are affected by stuttering and other speech disfluencies, with the majority of the world having experienced mild stutters while communicating under stressful conditions. While there has been much research in the field of automatic speech recognition and language models, stutter detection and recognition has not received as much attention. To this end, we propose an end-to-end deep neural network, FluentNet, capable of detecting a number of different stutter types. FluentNet consists of a Squeeze-and-Excitation Residual convolutional neural network which facilitate the learning of strong spectral frame-level representations, followed by a set of bidirectional long short-term memory layers that aid in learning effective temporal relationships. Lastly, FluentNet uses an attention mechanism to focus on the important parts of speech to obtain a better performance. We perform a number of different experiments, comparisons, and ablation studies to evaluate our model. Our model achieves state-of-the-art results by outperforming other solutions in the field on the publicly available UCLASS dataset. Additionally, we present LibriStutter: a stuttered speech dataset based on the public LibriSpeech dataset with synthesized stutters. We also evaluate FluentNet on this dataset, showing the strong performance of our model versus a number of benchmark techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».