論文の概要: Alzheimer's Dementia Recognition Using Acoustic, Lexical, Disfluency and Speech Pause Features Robust to Noisy Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15684v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 19:24:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 01:55:15.152112
• Title: Alzheimer's Dementia Recognition Using Acoustic, Lexical, Disfluency and Speech Pause Features Robust to Noisy Inputs
• Title（参考訳）: 雑音入力に頑健な音響的・語彙的・不流・音声ポーズを用いたアルツハイマー型認知症の認識
• Authors: Morteza Rohanian, Julian Hough, Matthew Purver
• Abstract要約: 本稿では, 話者がアルツハイマー病を患っているか否かを分類するために, ASR で書き起こされた音声と音響データを同時に消費する2つの多モード融合型深層学習モデルを提案する。 我々の最良モデルである、単語、単語確率、拡散特性、ポーズ情報、および様々な音響特徴を用いたハイウェイ層付きBiLSTMは、MMSE認知スコアに対して84%の精度とRSME誤差予測を4.26の精度で達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.34426502082293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present two multimodal fusion-based deep learning models that consume ASR transcribed speech and acoustic data simultaneously to classify whether a speaker in a structured diagnostic task has Alzheimer's Disease and to what degree, evaluating the ADReSSo challenge 2021 data. Our best model, a BiLSTM with highway layers using words, word probabilities, disfluency features, pause information, and a variety of acoustic features, achieves an accuracy of 84% and RSME error prediction of 4.26 on MMSE cognitive scores. While predicting cognitive decline is more challenging, our models show improvement using the multimodal approach and word probabilities, disfluency and pause information over word-only models. We show considerable gains for AD classification using multimodal fusion and gating, which can effectively deal with noisy inputs from acoustic features and ASR hypotheses.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,asr転写音声と音響データを同時に消費する2つのマルチモーダル融合型深層学習モデルを提案し,構造化診断課題における話者がアルツハイマー病を有するか,どの程度の程度であるかを分類し,adresso challenge 2021データを評価する。 我々の最良モデルである、単語、単語確率、拡散特性、ポーズ情報、および様々な音響特徴を用いたハイウェイ層付きBiLSTMは、MMSE認知スコアに対して84%の精度とRSME誤差予測を4.26の精度で達成する。 認知的減少を予測することはより難しいが, マルチモーダルアプローチによる改善, 単語確率, 分散性, ポーズ情報などを示す。 マルチモーダルフュージョンとゲーティングを用いたAD分類では,音響特性やASR仮説からのノイズ入力を効果的に扱うことができる。

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