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Parkinson's disease patients suffer from disorders of speech.The most frequently reported speech problems are weak,hoarse,nasal or monotonous voice,imprecise articulation,slow or fast speech,difficulty starting speech,impaired stress or rhythm,stuttering,and tremor.To improve the speech quality and assist the patient with speech rehabilitation therapy,we have proposed the speech recognition model for Parkinson's disease patients using transfer learning technique (PSTL),where we have pre-trained the long short-term memory (LSTM)neural network model with our developed publicly available dataset that has been obtained from healthy people through the social media platform.Then,we applied the transfer learning technique to improve the performance of the PSTL framework.The frequency spectrogram masking data augmentation method has been used to alleviate the over-fitting problem so that the word error rate (WER) is further reduced.Even with a limited dataset,our proposed model has effectively reduced the WER from 58% to 44.5% on the original speech dataset and 53.1% to 43% on the denoised speech dataset,which demonstrated the feasibility of our framework. 相似文献
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采用修正偏心压力法研究波形钢腹板连续组合箱梁桥的荷载横向分布规律。结合工程实例,利用修正偏心压力法计算某单箱三室波形钢腹板连续组合箱梁桥的荷载横向分布系数,利用空间有限元分析程序进行了数值模拟,并对其偏心荷载工况下的挠度进行了实测。将修正偏心压力法、有限元模拟方法得到的挠度值与实测挠度值进行对比。结果表明,修正偏心压力法将空间问题转化为平面问题,且充分考虑了波形钢腹板组合箱梁的抗扭作用。得到的荷载横向分布系数与有限元计算结果吻合较好。采用该方法计算波形钢腹板连续组合箱梁桥荷载横向分布是可行且偏于安全的。 相似文献
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