La balbuzie un comune disturbo del linguaggio che pu protrarsi fino all'et adulta, se non viene trattato nelle sue fasi iniziali. La balbuzie pu avere un impatto significativo sulla qualit della vita di una persona. I balbuzienti possono avere problemi ad astenersi dal parlare e possono perdere l'opportunit di fare amicizia, di presentare le proprie idee e opinioni in pubblico e di influenzare negativamente i colloqui di lavoro. Questo studio utilizza un set di dati che comprende segnali vocali con balbuzie, chiamato Fluency Bank (FB). In questo lavoro, viene proposto un algoritmo efficiente per eseguire correzioni di balbettio (anti-balbettio). Questo algoritmo contiene tecniche avanzate. Queste tecniche avanzate sono l'Enhanced One-dimensional Local Binary Patterns (EOLBP) e l'Adapted Multi-Layer Perceptron for Regression (AMLPR). L'EOLBP un'utile estrazione di caratteristiche e l'AMLPR un classificatore generativo. Inoltre, l'uso di queste tecniche avanzate consente di ottenere un parlato corale o di feedback, inviando l'output dell'algoritmo (parlato anti-stammer) all'orecchio del balbuziente per ottenere un effetto corale. Questo effetto corale pu produrre un discorso fluente attraverso la bocca del balbuziente che pu contribuire a curare le persone balbuzienti.
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