La balbuzie è un comune disturbo del linguaggio che può protrarsi fino all'età adulta, se non viene trattato nelle sue fasi iniziali. La balbuzie può avere un impatto significativo sulla qualità della vita di una persona.

I balbuzienti possono avere problemi ad astenersi dal parlare e possono perdere l'opportunità di fare amicizia, di presentare le proprie idee e opinioni in pubblico e di influenzare negativamente i colloqui di lavoro. Questo studio utilizza un set di dati che comprende segnali vocali con balbuzie, chiamato Fluency Bank (FB).

In questo lavoro, viene proposto un algoritmo efficiente per eseguire correzioni di balbettio (anti-balbettio). Questo algoritmo contiene tecniche avanzate.

Queste tecniche avanzate sono l'Enhanced One-dimensional Local Binary Patterns (EOLBP) e l'Adapted Multi-Layer Perceptron for Regression (AMLPR). L'EOLBP è un'utile estrazione di caratteristiche e l'AMLPR è un classificatore generativo.

Inoltre, l'uso di queste tecniche avanzate consente di ottenere un parlato corale o di feedback, inviando l'output dell'algoritmo (parlato anti-stammer) all'orecchio del balbuziente per ottenere un effetto corale. Questo effetto corale può produrre un discorso fluente attraverso la bocca del balbuziente che può contribuire a curare le persone balbuzienti.

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