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口吃是一种言语障碍，其特征是说话时不由自主地停顿和重复声音，从而打断说话的流畅性。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题，涉及病理学、心理学、声学和信号处理，因此很难检测出来。机器学习和深度学习的最新发展极大地改变了语音领域，然而，人们对口吃识别的关注却很少。这项工作试图将跨学科领域的研究人员聚集在一起，填补了这一空白。在本文中，我们全面回顾了声学特征以及基于统计和深度学习的口吃/不流畅分类方法。我们还提出了几个挑战和可能的未来方向。
机器学习用于口吃识别
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