Godino Llorente | Automatic Assessment of Parkinsonian Speech | Buch | 978-3-032-07082-1 | sack.de

Buch, Englisch, 119 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Godino Llorente

Automatic Assessment of Parkinsonian Speech

Second International Workshop, AAPS 2024, Cambridge, MA, USA, November 21-22, 2024, Revised Selected Papers
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-032-07082-1
Verlag: Springer

Second International Workshop, AAPS 2024, Cambridge, MA, USA, November 21-22, 2024, Revised Selected Papers

Buch, Englisch, 119 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 213 g

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-07082-1
Verlag: Springer


This book constitutes the revised and extended papers of the Second Automatic Assessment of Parkinsonian Speech Workshop, AAPS 2024, held in Cambridge, Massachusetts, USA, in November 21–22, 2024

The 8 full papers were thoroughly reviewed and selected from 14 submissions. They present recent research on the automatic assessment of parkinsonian speech from the point of view of such disciplines as machine learning, speech technology, phonetics, neurology, and speech therapy.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Speech-Based Detection of Parkinson's Disease in Low-Resourced Languages: A 20-Year Journey Through Speech Processing and Machine Learning Techniques.

.- Speech Pattern Variability in the Speech Accessibility Project.

.- A Survey of Open Voice and Speech Datasets for the Screening and Evaluation of Parkinson’s Disease.

.- Attention Maps for Explainable Classification ofParkinson’s Disease using Mel filterbank-based CTNets.

.- Learning representation models for interpretable automatic phonemic grouping of the Parkinsonian speech.

.- Rapid Eye Movement Sleep Behavior Disorder: An insight into the prodromal Parkinson’s Disease Speech.

.- Leveraging Reverberation Time as an Acoustic Biomarker for Speech Impairment in Parkinson Disease.

.- Exploring the Complexity of Parkinson’s Patient Speech for Depression Detection task: A Qualitative Analysis.



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