Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks

要約

さまざまな音声および音声アプリケーションには、磁気共鳴イメージング（MRI）データからの声帯の正確なセグメンテーションが不可欠です。
手動のセグメンテーションは、時間がかかり、エラーの影響を受けやすいです。
この研究の目的は、3D MRIからの自動声帯セグメンテーションに対する深い学習アルゴリズムの有効性を評価することを目的としています。

要約(オリジナル)

Accurate segmentation of the vocal tract from magnetic resonance imaging (MRI) data is essential for various voice and speech applications. Manual segmentation is time intensive and susceptible to errors. This study aimed to evaluate the efficacy of deep learning algorithms for automatic vocal tract segmentation from 3D MRI.

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