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机器学习用于口吃识别
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。
舍曲林引起的口吃在患有自闭症谱系障碍的青少年中
摘要也有证据表明口吃是由对各种药物的不良反应引起的。抗癫痫药，抗抑郁药，抗精神病药和甲酯都与药物诱导的口吃有关。该患者已有13岁（男性），被诊断出患有自闭症谱系障碍，注意力缺陷多动障碍和轻度智力低下。患者有语言发展，并且能够形成4-5个单词的句子。使用50 mg/天的阿托西汀和阿立哌唑15 mg/day治疗。由于反复提出质疑，订单对称性强迫和重复性行为，开始了50 mg/day治疗。在开始舍曲林治疗后大约一个月后，患者来进行后续访问，发现患者的强迫症减少了，但是在静脉治疗后一周，人们得知患者开始有单词阻滞，延长语言和语音中的单词和重复。在检查，血液图和生物化学测试，脑MRI和脑电图测试中未发现病理学。停止舍曲林治疗后，患者的口吃在2周内逐渐减少和改善。血清素能和多巴胺能的作用以及自闭症谱系障碍
舍曲林在儿科患者中诱发口吃
一名16岁的女性被转交给了发育和行为儿科诊所，对焦虑和抑郁症的担忧。根据DSM-5中定义的病史和诊断标准，她被诊断出患有广义焦虑症（GAD）和重度抑郁症（MDD）。这些诊断进一步得到了儿童焦虑症（害怕）-Child版本（> 25意义）的46分数的升高，在青少年的患者健康调查表中获得19个（PHQ-9）（15-19）（15-19 =适度严重的抑郁症）。她报告了在学校欺凌的历史，加剧了她的焦虑和抑郁症状，这也导致她改用家庭学校的教学。她的精神病病史对幻觉或躁狂症症状的症状是负面的。她的病史否则并不明显，并且在介绍时她没有服用任何处方药。她进一步否认使用休闲药，酒精或烟草。她的家族史对心理健康，发育或言语和语言障碍是负面的。她在发展上适合自己的年龄，没有言语失调或语言障碍的史。她被认为是发达且营养丰富的。生命体征在正常范围内。她的一般体格检查，包括心脏，呼吸系统和腹部系统，是正常的。