Використання нейронних мереж для коригування дефектів мовлення у дітей.
Ключові слова:
мова, дефекти мовлення, звуки, згорткова нейронна мережа.
Анотація
Визначення дефектів мовлення у дитини є актуальною науково-практичною задачею, оскільки своєчасне коректування мови дозволяє покращити комунікативні здібності дитини в майбутньому. Грунтуючись на аналізі наведеному в роботі логічним є використання згорткових нейронних мереж як інструменту виявлена дефекту і його виду. Робота присвячена розробці алгоритму для виявлена дефекту мови, що включає в себе підготовку даних для навчання моделі і використання згорткової нейронної мережі. Описана архітектура згорткової нейронної мережі, що була розроблена. Проведено експерименти для перевірки точності і адекватності розробленої моделі нейронної мережі, результати наведені у вигляді табличних даних
Посилання
Survey on deep neural networks in speech and vision systems. M Alam, MD Samad, L Vidyaratne, A Glandon, KM Iftekharuddin. Neurocomputing 417, 302-321, 2020.
Deep Representation Learning in Speech Processing: Challenges, Recent Advances, and Future Trends. Siddique Latif1, Rajib Rana, Sara Khalifa, 2020, 25 pages.
Hendrik Purwins, Bo Li, Tuomas Virtanen, Jan Schlüter, Shuoyiin Chang, Tara Sainath. Deep Learning for Audio Signal Processing. In Journal of Selected Topics of Signal Processing, Vol. 13, No. 2, May 2019, pages 206–219.
Automated speech-based screening of depression using deep convolutional neural networks. Karol Chlastaa,b, Krzysztof Wołka, Izabela Krejtz, 2019, 11 pages.
Shakeel A. Sheikh, Md Sahidullah, Fabrice Hirsch, and Slim Ouni. 2021. Machine Learning for Stuttering Identification: Review, Challenges & Future Directions. under review in ACM Comput. Surv. 54, 4 (July 2021), 27 pages.
FluentNet: End-to-End Detection of Speech Disfluency with Deep Learning. Tedd Kourkounakis, Amirhossein Hajavi, and Ali Etemad, 2020, 13 pages.
Music Genre Classification using Masked Conditional Neural Networks. Fady Medhat, David Chesmore, and John Robinson, 2018, 11 pages.
Supervised Speech Separation Based on Deep Learning: An Overview. DeLiang Wang, Fellow, IEEE, Jitong Chen, 2018, 27 pages.
Matveyeav N. Chynnyky vplyvu na movlennyevi porushennya ditey molodshoho shkilʹnoho viku / N. Matveyeva // Osvitniy prostir Ukrayiny, 2019, 159 s.
S.Haykin. Neural Networks and Learning Machines. 3rd Edition. Pearson, 2018.
Deep Representation Learning in Speech Processing: Challenges, Recent Advances, and Future Trends. Siddique Latif1, Rajib Rana, Sara Khalifa, 2020, 25 pages.
Hendrik Purwins, Bo Li, Tuomas Virtanen, Jan Schlüter, Shuoyiin Chang, Tara Sainath. Deep Learning for Audio Signal Processing. In Journal of Selected Topics of Signal Processing, Vol. 13, No. 2, May 2019, pages 206–219.
Automated speech-based screening of depression using deep convolutional neural networks. Karol Chlastaa,b, Krzysztof Wołka, Izabela Krejtz, 2019, 11 pages.
Shakeel A. Sheikh, Md Sahidullah, Fabrice Hirsch, and Slim Ouni. 2021. Machine Learning for Stuttering Identification: Review, Challenges & Future Directions. under review in ACM Comput. Surv. 54, 4 (July 2021), 27 pages.
FluentNet: End-to-End Detection of Speech Disfluency with Deep Learning. Tedd Kourkounakis, Amirhossein Hajavi, and Ali Etemad, 2020, 13 pages.
Music Genre Classification using Masked Conditional Neural Networks. Fady Medhat, David Chesmore, and John Robinson, 2018, 11 pages.
Supervised Speech Separation Based on Deep Learning: An Overview. DeLiang Wang, Fellow, IEEE, Jitong Chen, 2018, 27 pages.
Matveyeav N. Chynnyky vplyvu na movlennyevi porushennya ditey molodshoho shkilʹnoho viku / N. Matveyeva // Osvitniy prostir Ukrayiny, 2019, 159 s.
S.Haykin. Neural Networks and Learning Machines. 3rd Edition. Pearson, 2018.
Опубліковано
2021-11-02
Як цитувати
Проніна , О., & Дегтяр , В. (2021). Використання нейронних мереж для коригування дефектів мовлення у дітей . КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (44), 127-133. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-20
Розділ
Інформатика та обчислювальна техніка
