論文の概要: A Few-Shot Approach to Dysarthric Speech Intelligibility Level Classification Using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09329v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 17:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 16:14:00.016970
• Title: A Few-Shot Approach to Dysarthric Speech Intelligibility Level Classification Using Transformers
• Title（参考訳）: トランスフォーマーを用いた構音障害児の音声明瞭度分類の試み
• Authors: Paleti Nikhil Chowdary, Vadlapudi Sai Aravind, Gorantla V N S L Vishnu Vardhan, Menta Sai Akshay, Menta Sai Aashish, Jyothish Lal. G
• Abstract要約: 発声障害(Dysarthria)は、言葉の発音が難しいことによるコミュニケーションを妨げる言語障害である。 文献の多くは、変形性音声に対するASRシステムの改善に焦点を当てている。 この研究は、変形の有無を正確に分類できるモデルを開発することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dysarthria is a speech disorder that hinders communication due to difficulties in articulating words. Detection of dysarthria is important for several reasons as it can be used to develop a treatment plan and help improve a person's quality of life and ability to communicate effectively. Much of the literature focused on improving ASR systems for dysarthric speech. The objective of the current work is to develop models that can accurately classify the presence of dysarthria and also give information about the intelligibility level using limited data by employing a few-shot approach using a transformer model. This work also aims to tackle the data leakage that is present in previous studies. Our whisper-large-v2 transformer model trained on a subset of the UASpeech dataset containing medium intelligibility level patients achieved an accuracy of 85%, precision of 0.92, recall of 0.8 F1-score of 0.85, and specificity of 0.91. Experimental results also demonstrate that the model trained using the 'words' dataset performed better compared to the model trained on the 'letters' and 'digits' dataset. Moreover, the multiclass model achieved an accuracy of 67%.
• Abstract（参考訳）: 発声障害(Dysarthria)は、言葉の発音が難しいことによるコミュニケーションを妨げる言語障害である。 患者の生活の質と効果的なコミュニケーション能力を向上させるために、治療計画の作成や支援に使用できるため、変形症の検出はいくつかの理由から重要である。 文献の多くは、変形性音声に対するASRシステムの改善に焦点を当てている。 本研究の目的は、変形器モデルを用いた数発のアプローチを用いて、変形性の有無を正確に分類し、限られたデータを用いてインテリジェンスレベルに関する情報を提供するモデルを開発することである。 この研究は、過去の研究で見られるデータ漏洩にも取り組みます。 中等度患者を含むUASpeechデータセットのサブセットをトレーニングしたWhisper-large-v2トランスフォーマーモデルは,精度85%,精度0.92,リコール0.8F1スコア0.85,特異度0.91を得た。 実験の結果,'ワード'データセットを用いてトレーニングしたモデルは,'レター'データセットと'ディジット'データセットでトレーニングされたモデルよりも優れた性能を示した。 さらに,マルチクラスモデルの精度は67%であった。

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