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Stottern ist eine sehr komplexe Sprachstörung, die bei einem Individuum auftritt. Ein sehr häufiges Phänomen ist die schnelle Wiederholung von Phonemen, Silbenteilen, Silben, Wörtern oder Wortfolgen. Diese Wiederholungen treten häufiger am Anfang von sprachlichen Einheiten wie Wörtern oder Sätzen auf. Viele Marathi-Leute leiden unter der gleichen Störung, es gibt viele andere Symptome (Dysfluencies) wie ungewöhnliche Verlängerung, Blockierung der Stimmbänder, gefüllte Pausen, Sprechen ohne Pausen zwischen den Wörtern, unkontrollierte Atmung.Die Spracherkennung für normale Sprache wurde…mehr

Produktbeschreibung
Stottern ist eine sehr komplexe Sprachstörung, die bei einem Individuum auftritt. Ein sehr häufiges Phänomen ist die schnelle Wiederholung von Phonemen, Silbenteilen, Silben, Wörtern oder Wortfolgen. Diese Wiederholungen treten häufiger am Anfang von sprachlichen Einheiten wie Wörtern oder Sätzen auf. Viele Marathi-Leute leiden unter der gleichen Störung, es gibt viele andere Symptome (Dysfluencies) wie ungewöhnliche Verlängerung, Blockierung der Stimmbänder, gefüllte Pausen, Sprechen ohne Pausen zwischen den Wörtern, unkontrollierte Atmung.Die Spracherkennung für normale Sprache wurde durchgeführt, die Erkennungssysteme wurden mit maximaler Genauigkeit für Englisch und andere Sprachen der entwickelten Nationen entwickelt. Die Forschung zur Entwicklung eines Spracherkennungssystems für die indische Sprache ist ebenfalls im Gange. In dieser Forschung Design und Entwicklung von Marathi gestotterte Sprache Datenbank aus der Marathwada Region von Marathi-Sprecher. Erforschung grundlegender spektraler Merkmale wie MFCCs und LPCs, die durch einen Blockverarbeitungsansatz für die Erkennung gestotterter Sprache aus ganzen Sprachäußerungen extrahiert werden.
Autorenporträt
Swapnil D. Waghmare erhielt einen MCA(Engg & Tech)-Abschluss vom MIT(E), Aurangabad(MS), Indien, und promoviert derzeit an der Abteilung für Informatik und IT der Dr. Babasaheb Ambedkar Marathwada University, Aurangabad(MS), Indien, zum Ph.D.(CS). Sein Forschungsgebiet ist digitale Sprachsignalverarbeitung, Sprach- und Hörstörungen, Big Data Analytics.