論文の概要: Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech: The ADReSS Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06833v3
• Date: Wed, 5 Aug 2020 22:44:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 09:24:23.363896
• Title: Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech: The ADReSS Challenge
• Title（参考訳）: 自発的発話によるアルツハイマー型認知症 : adress challenge
• Authors: Saturnino Luz, Fasih Haider, Sofia de la Fuente, Davida Fromm, Brian MacWhinney
• Abstract要約: InterSPEECH 2020のADReSS Challengeでは、アルツハイマー認知症の自動認識に対する異なるアプローチを比較可能な共有タスクを定義している。 ADReSSは、年齢と性別の面で音響的に前処理されバランスが取れた、ベンチマーク音声データセットを研究者に提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.497861245133086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ADReSS Challenge at INTERSPEECH 2020 defines a shared task through which different approaches to the automated recognition of Alzheimer's dementia based on spontaneous speech can be compared. ADReSS provides researchers with a benchmark speech dataset which has been acoustically pre-processed and balanced in terms of age and gender, defining two cognitive assessment tasks, namely: the Alzheimer's speech classification task and the neuropsychological score regression task. In the Alzheimer's speech classification task, ADReSS challenge participants create models for classifying speech as dementia or healthy control speech. In the the neuropsychological score regression task, participants create models to predict mini-mental state examination scores. This paper describes the ADReSS Challenge in detail and presents a baseline for both tasks, including feature extraction procedures and results for classification and regression models. ADReSS aims to provide the speech and language Alzheimer's research community with a platform for comprehensive methodological comparisons. This will hopefully contribute to addressing the lack of standardisation that currently affects the field and shed light on avenues for future research and clinical applicability.
• Abstract（参考訳）: interspeech 2020のadressチャレンジでは、自発的発話に基づくアルツハイマー認知症の自動認識に対する異なるアプローチを比較できる共有タスクを定義している。 adressは、年齢と性別の観点から音響的に前処理されバランスをとるベンチマーク音声データセットを提供し、アルツハイマーの音声分類タスクと神経心理学的スコア回帰タスクという2つの認知評価タスクを定義している。 アルツハイマーの音声分類タスクでは、ADReSSチャレンジ参加者は、認知症または健全な制御音声として音声を分類するためのモデルを作成する。 神経心理学的スコアレグレッションタスクでは、参加者はミニメンタルな状態検査スコアを予測するモデルを作成する。 本稿では,adressの課題を詳述し,特徴抽出手順と分類・回帰モデルの結果を含む,両タスクのベースラインを提案する。 adressは、スピーチと言語アルツハイマーの研究コミュニティに包括的な方法論比較のためのプラットフォームを提供することを目的としている。 これは、現在この分野に影響を与えている標準化の欠如に対処し、将来の研究と臨床応用の道に光を当てることに貢献することを期待している。

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