METHOD AND SYSTEM FOR THE RECOGNIZATION OF ATYPICAL DISFLUENCES IN THE STUTTERED SPEECH OF A USER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding)

The present invention relates to a method for determining atypical disfluencies in the stuttered speech of a user. It includes: receiving a voice input (500) on an electronic device; extract a set of characteristics that comprises blocks, fillers, prolongations, repetitions or change of pitch; recei...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: SABATER FRAU, Pedro, SANTAMARIA PASCUAL, Silvia
Format: Patent
Sprache:eng ; spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:The present invention relates to a method for determining atypical disfluencies in the stuttered speech of a user. It includes: receiving a voice input (500) on an electronic device; extract a set of characteristics that comprises blocks, fillers, prolongations, repetitions or change of pitch; receive an additional entry with biometric information of the user; generate a feature vector with the extracted voice features associated with the biometric information; comparing the feature vector with a plurality of disfluency patterns previously stored in a user reference database (530); calculating a probability that the user will suffer a disfluency as a result of the comparison; and determine a type of disfluency, reversible or irreversible, based on the calculated probability. (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) La presente invención se refiere a un método para determinar disfluencias atípicas en el habla tartamudeada de un usuario. Comprende: recibir una entrada de voz (500) en un dispositivo electrónico; extraer un conjunto de características que comprende bloqueos, muletillas, prolongaciones, repeticiones o cambio de tono; recibir una entrada adicional con información biométrica del usuario; generar un vector de características con las características extraídas de la voz asociadas a la información biométrica; comparar el vector de características con una pluralidad de patrones de disfluencia almacenados previamente en una base de datos (530) de referencia del usuario; calcular una probabilidad de que el usuario sufra una disfluencia como resultado de la comparación; y determinar un tipo de disfluencia, reversible o irreversible, basada en la probabilidad calculada.