При автоматической обработке спонтанной речи возникает ряд трудностей, таких как вариативность речи или присутствие речевых сбоев различной природы. В статье рассматриваются различные виды речевых сбоев и причины их возникновения, а также представлен алгоритм их автоматического определения, основанный на анализе акустических параметров. Для выделения звонких хезитационных явления использовался кросскорреляционный метод, а для выделения глухих хезитационных явлений – метод полосовой фильтрации. Эксперименты проводились на специально собранном корпусе спонтанной русской речи, состоящем из диалогов по описанию маршрута по карте и нахождению общего свободного времени по расписанию. Проведенные эксперименты показали, что звонкие хезитационные явления выделяются с точностью 80
речевые сбои, речевой корпус, автоматическая обработка речи, автоматическое распознавание речи