Описание:
Мобильное приложение для автоматического распознавания речевых нарушений будет использовать передовые алгоритмы глубокого обучения для анализа речевых паттернов и выявления потенциальных речевых нарушений. Приложение будет построено на надежной архитектуре, использующей передовые модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) или рекуррентные нейронные сети (RNN), специально разработанные для задач обработки аудио. Эти модели будут обучены на разнообразном наборе речевых образцов, чтобы обеспечить высокую точность в идентификации дизартрии. Пользователи будут взаимодействовать с приложением, говоря в свои мобильные устройства, и приложение будет обрабатывать аудиовход в реальном времени. При обнаружении нарушенной речи приложение будет преобразовывать произнесенные слова в текст, позволяя пользователям сразу видеть выход своей речи. Приложение будет разработано с удобным интерфейсом, чтобы обеспечить доступность для людей всех возрастов, включая детей и взрослых. Система также будет включать механизмы обратной связи, позволяя пользователям отслеживать свой прогресс со временем и получать индивидуальные рекомендации на основе их речевой производительности. Сосредоточившись на раннем выявлении и управлении, это приложение стремится дать пользователям возможность принимать проактивные меры для решения своих речевых нарушений.
Цель:
Разработать мобильное приложение, способное автоматически идентифицировать и диагностировать речевые нарушения. Приложение будет предоставлять пользователям немедленную обратную связь, преобразуя нарушенную речь в текст с использованием технологий глубокого обучения.
Требуемый результат:
Конечным продуктом станет удобное в использовании мобильное приложение, которое автоматически распознает и диагностирует речевые нарушения. Оно будет предоставлять пользователям немедленную обратную связь, эффективно преобразуя нарушенную речь в текст.