Модель автоматического распознавания речи (ASR) была обучена на этих записях, что позволило снизить уровень ошибок в словах до 23,69% по сравнению с 36,3% у моделей, не адаптированных к такой речи. Это подчеркивает важность использования специализированных наборов данных для повышения точности распознавания речи у людей с нарушениями.
Записи включали простые команды, фрагменты книг и открытые ответы, например, инструкции по приготовлению завтрака. Чем больше модель изучала разнообразие речевых образцов, тем точнее она распознавала речь людей с болезнью Паркинсона.
Участники отметили положительные изменения, многие из них почувствовали больше уверенности в общении с семьей. Кларион Мендес, логопед, участвовавший в проекте, подчеркнул, что подход, ориентированный на нужды людей, помог тем, кто избегал общения из-за своих проблем с речью.
Это исследование является важным шагом на пути к созданию более доступных голосовых технологий для людей с ограниченными возможностями. Оно демонстрирует потенциал ASR для улучшения качества жизни людей с нарушениями речи и открывает перспективы создания инклюзивных устройств, таких как смартфоны и виртуальные помощники, которые смогут лучше понимать пользователей с особыми потребностями.