Untersuchung verschiedener Techniken zur Überwindung des Stammelns / Stotterns

Stottern ist eine h ufige Sprachst rung, die bis ins Erwachsenenalter andauern kann, wenn sie nicht im Fr hstadium behandelt wird. Stottern kann die Lebensqualit t eines Menschen erheblich beeintr chtigen. Stotternde Menschen k nnen sich beim Sprechen zur ckhalten und verpassen m glicherweise Gelegenheiten, Freundschaften zu schlie en, eigene Ideen und Meinungen in der ffentlichkeit zu pr sentieren und Bewerbungsgespr che negativ zu beeinflussen. In dieser Studie wird ein Datensatz verwendet, der Sprachsignale mit Stottern enth lt, er kann als Fluency Bank (FB) bezeichnet werden. In dieser Arbeit wird ein effizienter Algorithmus zur Korrektur des Stotterns (Anti-Stammering) vorgeschlagen. Dieser Algorithmus enth lt eine fortgeschrittene Technik. Diese fortgeschrittenen Techniken sind das Enhanced One-dimensional Local Binary Patterns (EOLBP) und das Adapted Multi-Layer Perceptron for Regression (AMLPR), das eine n tzliche Merkmalsextraktion darstellt, und das AMLPR ist ein generativer Klassifikator. Au erdem wird mit diesen fortschrittlichen Techniken chorische oder r ckgekoppelte Sprache erzeugt, indem die Ausgabe des Algorithmus (anti-gestammelte Sprache) an das Ohr des Stotterers geleitet wird, um den Choreffekt zu erzeugen. Dieser Choreffekt kann ber den Mund des Stotterers eine flie ende Sprache erzeugen, die zur Heilung stotternder Menschen beitragen kann.