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用ASR对齐与停顿建模自动估计MND患者言语流畅度指数
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AI 综述
研究提出结合 WhisperX ASR 与 Silero VAD 的自动言语流畅度指数（VFI）估计系统，在 MND 数据集上评估：P-words 达到 R² 0.9、NRMSE 0.05，S-words 达到 R² 0.8、NRMSE 0.08。结果表明临床启发特征优于传统声学特征与自监督嵌入，验证了自动化 VFI 评估的可行性。
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10月1日
- arXiv · Audio and Speech基于 ASR 对齐与停顿时刻建模的 MND 患者言语流畅度指数自动估计
研究提出结合 WhisperX ASR 与 Silero VAD 的自动言语流畅度指数（VFI）估计系统，在 MND 数据集上 P-words 达到 R² 0.9、NRMSE 0.05，S-words 达到 R² 0.8、NRMSE 0.08。临床启发特征优于传统声学特征与自监督嵌入，验证了自动化 VFI 评估的可行性。
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