Cleft lip and palate is a congenital deformity which needs a professional and consistent management from the birth and along with the physical growth of patients. The patients with cleft lip and palate can have general speech problems with resonance disorders, voice disorders and articulation disorders after the successful primary surgical management and the physical growth. Speech problems of Cleft lip and palate are characterized hypernasality, nasal air emission, increased nasal air flow, and aberrant speech marks which decrease intelligibility. These speech problems of cleft lip and palate can be treated with the secondary surgical procedure, the application of temporary prosthesis and the effective and well-timed speech therapy. The speech and language problems of cleft lip and palate, the general procedures and schedules of the speech assessment and therapy based on the multidisciplinary approach are introduced for the patients with cleft lip and palate, their family and the other members of the cleft palate treatment team.
In this paper, we investigate various factors that are relevant to design and implementation of an integrated management system for various speech corpora. The purpose of this paper is to manage an integrated management system for various kinds of speech corpora necessary for speech research and speech corpora consrtructed in different data formats. In addition, ways are considered to allow users to search with effect for speech corpora that meet various conditions which they want, and to allow them to add with ease corpora that are constructed newly. In order to achieve this goal, we design a global schema for an integrated management of new additional information without changing old speech corpora, and construct a web-based integrated management system based on the scheme that can be accessed without any temporal and spatial restrictions. And we show the steps by which these can be implemented, and describe related future study topics, examining the system.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.89-97
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2021
Voice interface can not only make daily life more convenient through artificial intelligence speakers but also improve the working environment of the factory. This paper presents a voice-assisted work management system that supports both speech and speaker recognition. This system is able to provide machine control and authorized worker authentication by voice at the same time. We applied two speech recognition methods, Google's Speech application programming interface (API) service, and DeepSpeech speech-to-text engine. For worker identification, the SincNet architecture for speaker recognition was adopted. We implemented a prototype of the work management system that provides voice control with 26 commands and identifies 100 workers by voice. Worker identification using our model was almost perfect, and the command recognition accuracy was 97.0% in Google API after post- processing and 92.0% in our DeepSpeech model.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.1
s.39
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pp.259-271
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2006
In this paper, we propose relevant to design and implementation of an integrated management system for various speech corpora. The purpose of this paper is to manage an integrated management system for various kinds of speech corpora necessary for speech research and speech corpora constructed in different data formats. In addition, ways are considered to allow users to search with effect for speech corpora that meet various conditions which they want, and to allow them to add with ease corpora that are constructed newly. In order to achieve this goal, we design a global schema for an integrated management of new additional information without changing old speech corpora, and construct a web-based integrated management system based on the scheme that can be accessed without any temporal and spatial restrictions. Finally, we describe the web based interface which are the executed results involved in the service and show the efficiency of using the index view for implementation of integrated management system.
Chronic cough is a common problem that can be refractory to medical treatment. Nonpharmaceutical management of chronic cough has an important role in well selected patients. This review article outlines the history of chronic cough management, current approaches to speech pathology management of the condition and new modalities of nonpharmaceutical treatment. There is a need for further research into nonpharmaceutical options with well described randomised control trials.
In this paper, we propose an educational system that involves a business game simulator and related curriculum. To develop these two elements, we examined the decision-making process related to business management and identified some significant skills thereby. In addition, we created an original simulator, named BizLator (http://bizlator.com), to help students develop these skills efficiently. Next, we developed a curriculum suitable for the simulator. We confirmed the effectiveness of the simulator and curriculum in a business-game-based class at Aoyama Gakuin University in Tokyo. On the basis of this, we compared our education system with a conventional system. This allowed us to identify advantages of and issues with our proposed system. Furthermore, we proposed a speech recognition support system named BizVoice in order to provide the teachers with more meaningful feedback, such as level of students' understanding. Concretely, BizVocie fetches students' speech of discussion during the game and converts the voice data to text data with speech recognition technology. Finally, teachers can grasp students' parameters of understanding, and thereby, the students also can take more effective class using BizLator. We also confirmed the effectiveness of the system in the class of Aoyama Gakuin Universiry.
In this paper, we used image information for the enhancement of Korean numeral speech recognition. First, a noisy environment was made by Gaussian generator at each 10 dB level and the generated signal was added to original Korean numeral speech. And then, the speech was analyzed to recognize Korean numeral speech. Speech through microphone was pre-emphasized with 0.95, Hamming window, autocorrelation and LPC analysis was used. Second, the image obtained by camera, was converted to gray level, autocorrelated, and analyzed using LPC algorithm, to which was applied in speech analysis, Finally, the Korean numerial speech recognition with image information was more ehnanced than speech-only, especially in ‘3’, ‘5’and ‘9’. As the same LPC algorithm and simple image management was used, additional computation a1gorithm like a filtering was not used, a total speech recognition algorithm was made simple.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.4
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pp.191-208
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2012
Two fundamental aspects of speech summary generation are the extraction of key speech content and the style of presentation of the extracted speech synopses. We first investigated whether acoustic features (speaking rate, pitch pattern, and intensity) are equally important and, if not, which one can be effectively modeled to compute the significance of segments for lecture summarization. As a result, we found that the intensity (that is, difference between max DB and min DB) is the most efficient factor for speech summarization. We evaluated the intensity-based method of using the difference between max-DB and min-DB by comparing it to the keyword-based method in terms of which method produces better speech summaries and of how similar weight values assigned to segments by two methods are. Then, we investigated the way to present speech summaries to the viewers. As such, for speech summarization, we suggested how to extract key segments from a speech video efficiently using acoustic features and then present the extracted segments to the viewers.
Since speech acts implies speakers' intentions, it is essential to determine speakers' speech acts if we want to implement an intelligent dialogue system. We propose a two-step model for effectively determining speakers' speech acts. In the first step, the proposed model returns speech act candidates by using a neural network model based on machine learning and a predictivity model based on statistics, respectively. In the second step, using speech act candidates which are returned by the predictivity model, the proposed model filters out speech act candidates which are returned by the neural network model. Then, the proposed model selects a speech act with maximum output value among the unremoved speech act candidates. In the experiment on a schedule management domain, the proposed two-step modeling method showed better precisions than the previous methods only using a machine learning model or a probability model.
Team approach for the management of cleft lip & palate patients is very important. Plastic surgeon, oral-maxillofacial surgeon, orthodontist, otolaryngologist, and speech therapist should be included in the team. Main role of the ENT surgeon may be variable and is up to the team characteristics. Main topics of ENT surgeons' interesting fields are evaluation and management of hearing impairment due to SOM, voice disorder, and velopharyngeal incompetency due to submucous cleft palate & still remained VPI after curative palatoplasty. Basic review of anatomy & physiology related with otolaryngologic aspect of velopharyngeal system was done. Diseases related with hyponasality as well as hypernasality were discussed. Diagnostic and therapeutic methods were discussed. Proper management of hearing impairment and speech disorders are important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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