基于YOLOv5的口吃类型检测研究

来源 :云南民族大学学报(自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tsy99
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语言交流效率得分是量化口吃严重程度的方法,该方法需要获得口吃发生的时间,但目前相关研究仅能判断语音段中是否存在口吃,无法精确定位口吃的发生位置,不利于对口吃严重程度的判别。针对目前深度学习检测口吃类型无法可视化定位目标的问题,本文首先使用短时傅里叶变换将语音转化为语谱图,然后对其进行口吃类型标记,最后使用YOLOv5对口吃类型进行检测。在YOLOv5的基础框架下尝试YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种不同深度和宽度的模型,实现口吃类型的分类和定位,并选择在其性能最优的模型YOLOv5l中引入高效通道注意力机制和CIOU目标框损失函数对基础模型进行改进。实验结果表明,改进的YOLOv5l模型在训练损失值有明显降低,在准确率、召回率和mAP_0.5上分别提升了1.2%、0.6%和0.4%,较原模型漏检情况有所改善。
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