論文の概要: Influence of ASR and Language Model on Alzheimer's Disease Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15704v1
- Date: Mon, 20 Sep 2021 10:41:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 05:21:09.017185
- Title: Influence of ASR and Language Model on Alzheimer's Disease Detection
- Title（参考訳）: ASRと言語モデルがアルツハイマー病の検出に及ぼす影響
- Authors: Joan Codina-Filb\`a and Guillermo C\'ambara and Jordi Luque and Mireia
Farr\'us
- Abstract要約: 画像から参加者の音声記述を転写するために,SotA ASRシステムを用いて分析する。
本研究では,ASRから仮説を復号化するための言語モデルが欠如していることから,単語の非標準列を補正する言語モデルの影響について検討する。
提案システムは、韻律と声質に基づく音響と、最も一般的な単語の最初の出現に基づく語彙的特徴を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4698886064068555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Alzheimer's Disease is the most common form of dementia. Automatic detection
from speech could help to identify symptoms at early stages, so that preventive
actions can be carried out. This research is a contribution to the ADReSSo
Challenge, we analyze the usage of a SotA ASR system to transcribe
participant's spoken descriptions from a picture. We analyse the loss of
performance regarding the use of human transcriptions (measured using
transcriptions from the 2020 ADReSS Challenge). Furthermore, we study the
influence of a language model -- which tends to correct non-standard sequences
of words -- with the lack of language model to decode the hypothesis from the
ASR. This aims at studying the language bias and get more meaningful
transcriptions based only on the acoustic information from patients. The
proposed system combines acoustic -- based on prosody and voice quality -- and
lexical features based on the first occurrence of the most common words. The
reported results show the effect of using automatic transcripts with or without
language model. The best fully automatic system achieves up to 76.06 % of
accuracy (without language model), significantly higher, 3 % above, than a
system employing word transcriptions decoded using general purpose language
models.
- Abstract（参考訳）: アルツハイマー病は認知症の最も一般的な形態である。
音声からの自動検出は、早期の症状を識別するのに役立ち、予防行動を実行することができる。
本研究はADReSSo Challengeへの貢献であり,画像から参加者の音声記述を転写するためのSotA ASRシステムの使用状況を分析する。
本研究は,2020年のadressチャレンジにおけるヒトの転写の使用に関する性能の低下を分析した。
さらに,ASRから仮説を復号する言語モデルが欠如していることから,単語の非標準順序を補正する言語モデルの影響について検討する。このシステムは,患者からの音響情報のみに基づいて,言語バイアスを研究し,より意味のある書き起こしを得ることを目的としている。提案システムは,韻律と声質に基づく音響と,最も一般的な単語の最初の出現に基づく語彙的特徴を組み合わせた。
報告した結果から,言語モデルの有無にかかわらず,自動書き起こしを用いることの効果が示された。
最高の完全自動システムは76.06 %の精度を達成する(言語モデルなしで)が、汎用言語モデルを用いて復号された単語の書き起こしを用いるシステムよりも大幅に高く、3%高い。
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