論文の概要: Parkinsonian Chinese Speech Analysis towards Automatic Classification of
Parkinson's Disease
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14704v1
- Date: Mon, 31 May 2021 04:51:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-01 17:01:54.501985
- Title: Parkinsonian Chinese Speech Analysis towards Automatic Classification of
Parkinson's Disease
- Title（参考訳）: パーキンソン病の自動分類のためのパーキンソン中国語音声分析
- Authors: Hao Fang, Chen Gong, Chen Zhang, Yanan Sui, Luming Li
- Abstract要約: パーキンソン病(PD)の早期に発する発声障害
中国語の音声コーパスを新たに構築し,PD患者の分類について検討した。
我々の分類精度は最先端の研究をはるかに上回った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.431256876809343
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Speech disorders often occur at the early stage of Parkinson's disease (PD).
The speech impairments could be indicators of the disorder for early diagnosis,
while motor symptoms are not obvious. In this study, we constructed a new
speech corpus of Mandarin Chinese and addressed classification of patients with
PD. We implemented classical machine learning methods with ranking algorithms
for feature selection, convolutional and recurrent deep networks, and an end to
end system. Our classification accuracy significantly surpassed
state-of-the-art studies. The result suggests that free talk has stronger
classification power than standard speech tasks, which could help the design of
future speech tasks for efficient early diagnosis of the disease. Based on
existing classification methods and our natural speech study, the automatic
detection of PD from daily conversation could be accessible to the majority of
the clinical population.
- Abstract（参考訳）: 発声障害はパーキンソン病(PD)の早期に発生することが多い。
言語障害は早期診断のための障害の指標となりうるが、運動症状は明らかではない。
本研究では,中国語マンダリンの新しい音声コーパスを構築し,pd患者の分類に対処した。
我々は,特徴選択,畳み込み,再帰的ディープネットワーク,エンドツーエンドシステムのためのランキングアルゴリズムを備えた古典的機械学習手法を実装した。
分類精度は最先端の研究を大きく上回った。
その結果、フリートークは標準音声タスクよりも強力な分類能力を持ち、将来の音声タスクの設計に役立ち、疾患の早期診断を効果的に行うことが示唆された。
既存の分類法と自然音声研究に基づいて,日常会話からのPDの自動検出が臨床人口の多数を占めることができた。
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