Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Severity Classification of Dysarthric speech by using Self-supervised Model with Multi-task Learning

論文の概要: Automatic Severity Classification of Dysarthric speech by using Self-supervised Model with Multi-task Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15387v3
Date: Fri, 28 Apr 2023 16:41:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-01 17:28:00.450518
Title: Automatic Severity Classification of Dysarthric speech by using Self-supervised Model with Multi-task Learning
Title（参考訳）: マルチタスク学習を用いた自己教師付きモデルを用いた難聴音声の自動重度分類
Authors: Eun Jung Yeo, Kwanghee Choi, Sunhee Kim, Minhwa Chung
Abstract要約: マルチタスク学習と連動した自己教師付きモデルを用いて,変形性音声の自動重大度評価手法を提案する。 Wav2vec 2.0 XLS-Rは重度分類と補助的自動音声認識(ASR)の2つのタスクで訓練される本モデルでは,F1スコアの相対値が1.25%増加し,従来のベースライン法よりも優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.947423926765435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic assessment of dysarthric speech is essential for sustained treatments and rehabilitation. However, obtaining atypical speech is challenging, often leading to data scarcity issues. To tackle the problem, we propose a novel automatic severity assessment method for dysarthric speech, using the self-supervised model in conjunction with multi-task learning. Wav2vec 2.0 XLS-R is jointly trained for two different tasks: severity classification and auxiliary automatic speech recognition (ASR). For the baseline experiments, we employ hand-crafted acoustic features and machine learning classifiers such as SVM, MLP, and XGBoost. Explored on the Korean dysarthric speech QoLT database, our model outperforms the traditional baseline methods, with a relative percentage increase of 1.25% for F1-score. In addition, the proposed model surpasses the model trained without ASR head, achieving 10.61% relative percentage improvements. Furthermore, we present how multi-task learning affects the severity classification performance by analyzing the latent representations and regularization effect.
Abstract（参考訳）: 変形性音声の自動評価は持続的治療とリハビリテーションに不可欠である。しかし、非典型的音声の取得は困難であり、しばしばデータ不足の問題を引き起こす。そこで本研究では,マルチタスク学習を併用した自己教師付きモデルを用いて,構音障害の重症度自動評価手法を提案する。 Wav2vec 2.0 XLS-Rは重度分類と補助的自動音声認識(ASR)という2つのタスクで共同で訓練されている。ベースライン実験では,手作り音響特徴と,SVM,MLP,XGBoostなどの機械学習分類器を用いる。韓国の変形性音声QoLTデータベースを探索し,F1スコアが1.25%増加し,従来のベースライン法よりも優れていた。さらに、提案モデルはASRヘッドなしで訓練されたモデルを超え、10.61%の相対パーセンテージ向上を達成した。さらに,マルチタスク学習が潜在表現と正規化効果を分析し,重度分類性能にどのように影響するかを示す。

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