論文の概要: A Study on the Reliability of Automatic Dysarthric Speech Assessments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04337v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 11:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:59:17.447344
• Title: A Study on the Reliability of Automatic Dysarthric Speech Assessments
• Title（参考訳）: 構音障害自動評価の信頼性に関する検討
• Authors: Xavier F. Cadet, Ranya Aloufi, Sara Ahmadi-Abhari, Hamed Haddadi
• Abstract要約: ジステリアアセスメントは、効果的で低コストなツールを開発する機会を提供する。 現在のアプローチが難聴に関連する音声パターンや外的要因に依存しているかどうかは不明である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.377743737361995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automating dysarthria assessments offers the opportunity to develop effective, low-cost tools that address the current limitations of manual and subjective assessments. Nonetheless, it is unclear whether current approaches rely on dysarthria-related speech patterns or external factors. We aim toward obtaining a clearer understanding of dysarthria patterns. To this extent, we study the effects of noise in recordings, both through addition and reduction. We design and implement a new method for visualizing and comparing feature extractors and models, at a patient level, in a more interpretable way. We use the UA-Speech dataset with a speaker-based split of the dataset. Results reported in the literature appear to have been done irrespective of such split, leading to models that may be overconfident due to data-leakage. We hope that these results raise awareness in the research community regarding the requirements for establishing reliable automatic dysarthria assessment systems.
• Abstract（参考訳）: 変形評価の自動化は、手動および主観的評価の現在の限界に対処する効果的な低コストツールを開発する機会を提供する。 それにもかかわらず、現在のアプローチが難聴に関連する音声パターンや外部要因に依存しているかどうかは不明である。 我々は、ジステリアパターンのより明確な理解を得ることを目指している。 本研究では,録音における雑音の影響について,加算と低減の両面から検討する。 我々は,患者レベルで特徴抽出器とモデルをより解釈可能な方法で可視化・比較する新しい手法を設計し,実装する。 UA-Speechデータセットと話者ベースのデータセット分割を用いる。 文献で報告された結果は、そのような分割に拘わらず行われたようで、データ漏洩により過信される可能性があるモデルに繋がる。 我々は,これらの結果が,信頼性の高い自動脱臼評価システム構築の要件に関する研究コミュニティの意識を高めることを願っている。

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