論文の概要: Speech Paralinguistic Approach for Detecting Dementia Using Gated Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07992v3
• Date: Tue, 6 Oct 2020 13:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 22:20:40.950711
• Title: Speech Paralinguistic Approach for Detecting Dementia Using Gated Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: ゲート型畳み込みニューラルネットワークを用いた認知症検出のための音声パラ言語的アプローチ
• Authors: Mariana Rodrigues Makiuchi, Tifani Warnita, Nakamasa Inoue, Koichi Shinoda, Michitaka Yoshimura, Momoko Kitazawa, Kei Funaki, Yoko Eguchi, Taishiro Kishimoto
• Abstract要約: 音声のみを用いて認知症を自動的に検出する非侵襲的で費用対効果の高い手法を提案する。 短い音声セグメントのパラ言語的特徴を抽出し、GCNN(Gated Convolutional Neural Networks)を用いて認知症や健康に分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.620767229470358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a non-invasive and cost-effective method to automatically detect dementia by utilizing solely speech audio data. We extract paralinguistic features for a short speech segment and use Gated Convolutional Neural Networks (GCNN) to classify it into dementia or healthy. We evaluate our method on the Pitt Corpus and on our own dataset, the PROMPT Database. Our method yields the accuracy of 73.1% on the Pitt Corpus using an average of 114 seconds of speech data. In the PROMPT Database, our method yields the accuracy of 74.7% using 4 seconds of speech data and it improves to 80.8% when we use all the patient's speech data. Furthermore, we evaluate our method on a three-class classification problem in which we included the Mild Cognitive Impairment (MCI) class and achieved the accuracy of 60.6% with 40 seconds of speech data.
• Abstract（参考訳）: 音声データのみを利用して認知症を自動的に検出する非侵襲的かつ費用効果の高い手法を提案する。 短い音声セグメントのパラ言語的特徴を抽出し、GCNN(Gated Convolutional Neural Networks)を用いて認知症や健康に分類する。 我々は,Pitt Corpus の手法と,我々のデータセットである PROMPT Database を用いて評価を行った。 提案手法は平均114秒の音声データを用いてPitt Corpus上で73.1%の精度が得られる。 PROMPTデータベースでは,4秒の音声データを用いて74.7%の精度を示し,全患者の音声データを使用すると80.8%に向上する。 さらに,ミルド認知障害(MCI)クラスを含む3クラス分類問題に対して,40秒の音声データを用いて,60.6%の精度で評価を行った。

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