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言语障碍 (SD) 的分类对于治疗患有言语障碍 (SI) 的儿童至关重要。自动 SD 分类可以帮助言语治疗师为农村地区的 SI 儿童提供服务。检测 SD 的自动化技术可以客观评估语音属性，包括发音、流利度和韵律。临床检查和定量评估可以深入了解患者的说话能力和局限性。现有的用于 SD 检测的深度学习 (DL) 模型通常缺乏对不同人群和语音变化的泛化，导致在应用于具有不同语言背景或方言的个体时性能不佳。本研究介绍了一种基于 DL 的模型，用于使用语音样本对正常和异常语音进行分类。为了克服过度拟合和偏差，作者构建了具有 MobileNet V3 和 EfficientNet B7 模型权重的卷积神经网络模型，用于特征提取 (FE)。为了提高性能，他们将挤压和激励块与基于 MobileNet V3 的 FE 模型集成在一起。同样，使用结构修剪技术改进了基于 EfficientNet B7-mod el 的 FE。增强型 CatBoost 模型使用提取的特征区分正常和异常语音。实验分析使用包含 4620 个健康儿童话语和 2178 个 SI 儿童话语的公共数据集进行。比较研究揭示了所提出的 SD 分类模型的卓越性能。该模型的表现优于当前的 SD 分类模型。它可以用于临床环境以支持语言治疗师。使用多样化语音样本进行大量训练可以提高所提模型的通用性。
基于 CatBoost 的微调言语障碍检测模型
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