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El tartamudeo es un trastorno común del habla que puede prolongarse hasta la edad adulta si no se trata en sus primeras fases. El tartamudeo puede afectar significativamente a la calidad de vida de una persona. Los tartamudos pueden verse afectados a la hora de abstenerse de hablar y pueden perder oportunidades de hacer amigos, presentar sus propias ideas y opiniones en público e influir negativamente en las entrevistas de trabajo. Este estudio utiliza un conjunto de datos que incluye señales de habla con tartamudeo, que puede denominarse Banco de Fluidez (FB). En este trabajo se propone un algoritmo eficiente para realizar correcciones del tartamudeo (antitartamudeo). Este algoritmo contiene técnicas avanzadas. Estas técnicas avanzadas son el Enhanced One-dimensional Local Binary Patterns (EOLBP) y el Adapted Multi-Layer Perceptron for Regression (AMLPR).El EOLBP es un útil extractor de características y el AMLPR es un clasificador generativo. Además, el habla coral o realimentada se proporciona mediante el uso de estas técnicas avanzadas a través de la alimentación de la salida del algoritmo (habla antitartamudeada) al oído del tartamudo para proporcionar el efecto coral. Este efecto coral puede producir un habla fluida a través de la boca del tartamudo que puede contribuir a curar a las personas que tartamudean.