論文の概要: Disentangled Latent Speech Representation for Automatic Pathological Intelligibility Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04016v1
• Date: Fri, 8 Apr 2022 12:02:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-11 16:17:24.909965
• Title: Disentangled Latent Speech Representation for Automatic Pathological Intelligibility Assessment
• Title（参考訳）: ディスタングル型潜在音声表現による病的知能自動評価
• Authors: Tobias Weise, Philipp Klumpp, Andreas Maier, Elmar Noeth, Bjoern Heismann, Maria Schuster, Seung Hee Yang
• Abstract要約: そこで本研究では,無拘束音声表現が病的音声の明瞭度自動評価に有効であることを示す。 以上の結果から,解離した音声表現が病的音声の明瞭度の自動評価に有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.93598143328628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech intelligibility assessment plays an important role in the therapy of patients suffering from pathological speech disorders. Automatic and objective measures are desirable to assist therapists in their traditionally subjective and labor-intensive assessments. In this work, we investigate a novel approach for obtaining such a measure using the divergence in disentangled latent speech representations of a parallel utterance pair, obtained from a healthy reference and a pathological speaker. Experiments on an English database of Cerebral Palsy patients, using all available utterances per speaker, show high and significant correlation values (R = -0.9) with subjective intelligibility measures, while having only minimal deviation (+-0.01) across four different reference speaker pairs. We also demonstrate the robustness of the proposed method (R = -0.89 deviating +-0.02 over 1000 iterations) by considering a significantly smaller amount of utterances per speaker. Our results are among the first to show that disentangled speech representations can be used for automatic pathological speech intelligibility assessment, resulting in a reference speaker pair invariant method, applicable in scenarios with only few utterances available.
• Abstract（参考訳）: 言語理解度評価は, 病的言語障害患者に対する治療において重要な役割を担っている。 従来の主観的および労働集約的な評価においてセラピストを支援するためには、自動的および客観的な措置が望ましい。 本研究では,健全な参照と病的話者から得られた並列発話対の非絡み合った潜在音声表現において,そのばらつきを利用した新しい手法について検討する。 脳性麻痺患者の英語データベースを用いた実験では、4つの基準話者ペア間での最小偏差(+-0.01)しか持たず、主観的知性尺度と高い有意な相関値(r = -0.9)を示す。 また,提案手法のロバスト性 (R = -0.89 で1000回以上,+-0.02) を,話者毎の発話量を大幅に小さくすることで示す。 以上の結果から,不等角化音声表現が自動的に病的音声明瞭度評価に応用できることを示す最初の例となり,少ない発話しかできない場合に適用可能な参照話者対不変法が得られた。

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