Alıntı:Apple çalışanları tarafından bu hafta yayımlanacak bir araştırma makalesine göre, şirket şimdi birisinin kekemelikle konuşup konuşmadığını otomatik olarak nasıl tespit edeceğini araştırıyor ve bunu yapmaya yardımcı olması için kekemeli podcast'lerden 28.000 ses klibi oluşturdu. Wall Street Journal tarafından görüldü.

Alıntı:Konuşmadaki kekemelik olaylarını otomatik olarak algılama yeteneği, konuşma patologlarının bir bireyin zaman içindeki akıcılığını izlemesine veya atipik konuşma kalıplarına sahip kişiler için konuşma tanıma sistemlerini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bu alana artan ilgiye rağmen, mevcut kamuya açık veri kümeleri genelleştirilebilir akıcılık algılama sistemleri oluşturmak için çok küçüktür ve yeterli ek açıklamalardan yoksundur. Bu çalışmada, bloklar, uzatmalar, ses tekrarları, kelime tekrarları ve araya girmeler dahil olmak üzere beş olay türü ile etiketlenmiş 28 binden fazla klibi içeren bir veri kümesi olan Podcastlerdeki Kekemelik Olaylarını (SEP-28k) tanıtıyoruz. Ses, büyük ölçüde kekeme olan diğer insanlarla röportaj yapan kekeme insanlardan oluşan halka açık podcast'lerden gelir. SEP-28k ve genel FluencyBank veri kümesinde bir dizi akustik modeli kıyaslıyoruz ve eğitim verisi miktarını artırmanın göreceli algılama performansını her birinde% 28 ve% 24 F1 oranında nasıl iyileştirdiğini vurguluyoruz. Her iki veri kümesindeki 32 binden fazla klipten ek açıklamalar herkese açık olarak yayınlanacaktır.