論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation for Dysarthric Speech Detection via Domain Adversarial Training and Mutual Information Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10127v1
• Date: Fri, 18 Jun 2021 13:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 08:15:34.019030
• Title: Unsupervised Domain Adaptation for Dysarthric Speech Detection via Domain Adversarial Training and Mutual Information Minimization
• Title（参考訳）: ドメイン逆訓練と相互情報最小化による非教師なし領域適応型構音障害音声検出
• Authors: Disong Wang, Liqun Deng, Yu Ting Yeung, Xiao Chen, Xunying Liu, Helen Meng
• Abstract要約: 本稿では,非教師付き領域適応問題として,クロスドメイン・ディザスリック音声検出(DSD)を定式化するための最初の試みを行う。 DPC, DAT, 相互情報最小化(MIM)を含むマルチタスク学習戦略を提案する。 実験の結果, 発話レベルの重み付き平均リコールと話者レベルの精度では, それぞれ22.2%, 20.0%の絶対的な増加が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.82138296332476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dysarthric speech detection (DSD) systems aim to detect characteristics of the neuromotor disorder from speech. Such systems are particularly susceptible to domain mismatch where the training and testing data come from the source and target domains respectively, but the two domains may differ in terms of speech stimuli, disease etiology, etc. It is hard to acquire labelled data in the target domain, due to high costs of annotating sizeable datasets. This paper makes a first attempt to formulate cross-domain DSD as an unsupervised domain adaptation (UDA) problem. We use labelled source-domain data and unlabelled target-domain data, and propose a multi-task learning strategy, including dysarthria presence classification (DPC), domain adversarial training (DAT) and mutual information minimization (MIM), which aim to learn dysarthria-discriminative and domain-invariant biomarker embeddings. Specifically, DPC helps biomarker embeddings capture critical indicators of dysarthria; DAT forces biomarker embeddings to be indistinguishable in source and target domains; and MIM further reduces the correlation between biomarker embeddings and domain-related cues. By treating the UASPEECH and TORGO corpora respectively as the source and target domains, experiments show that the incorporation of UDA attains absolute increases of 22.2% and 20.0% respectively in utterance-level weighted average recall and speaker-level accuracy.
• Abstract（参考訳）: dysarthric speech detection (dsd)システムは、音声から神経運動障害の特徴を検出することを目的としている。 このようなシステムは、トレーニングデータとテストデータがそれぞれソースドメインとターゲットドメインから来るドメインミスマッチに特に影響を受けやすいが、これら2つのドメインは、音声刺激や病因論などによって異なる場合がある。 サイズ可能なデータセットにアノテートするコストが高いため、ターゲットドメインのラベル付きデータを取得するのは難しい。 本稿では、非教師なし領域適応(UDA)問題としてクロスドメインDSDを定式化するための最初の試みを行う。 我々は,ラベル付きソースドメインデータとラベル付き対象領域データを用いて,dysarthria presence classification (dpc), domain adversarial training (dat), mutual information minimization (mim) を含む多タスク学習戦略を提案し,dysarthria-discriminative and domain-invariant biomarkerの埋め込みを学習することを目的とした。 特に、DPCは、バイオマーカーの埋め込みが変形の重要な指標を捉えるのに役立ち、DATはバイオマーカーの埋め込みをソースドメインとターゲットドメインで区別できないように強制する。 UASPEECHコーパスとTORGOコーパスをそれぞれソースドメインとターゲットドメインとして扱うことにより、発話レベルの重み付き平均リコールと話者レベルの精度において、UDAの法人化がそれぞれ22.2%と20.0%の絶対的な増加を達成することを示す。

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