論文の概要: Dementia Assessment Using Mandarin Speech with an Attention-based Speech Recognition Encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03985v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 13:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:44:42.780130
• Title: Dementia Assessment Using Mandarin Speech with an Attention-based Speech Recognition Encoder
• Title（参考訳）: 注意型音声認識エンコーダを用いたマンダリン音声を用いた認知症評価
• Authors: Zih-Jyun Lin, Yi-Ju Chen, Po-Chih Kuo, Likai Huang, Chaur-Jong Hu, Cheng-Yu Chen
• Abstract要約: 本稿では,マンダリン話者に適した認知症評価システムを構築するために,音声認識モデルを利用する。 99名の被験者からマンダリン音声データを収集し, 地域病院から臨床評価を得た。 アルツハイマー病の診断では92.04%の精度で, 平均絶対誤差は9%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369058206183195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dementia diagnosis requires a series of different testing methods, which is complex and time-consuming. Early detection of dementia is crucial as it can prevent further deterioration of the condition. This paper utilizes a speech recognition model to construct a dementia assessment system tailored for Mandarin speakers during the picture description task. By training an attention-based speech recognition model on voice data closely resembling real-world scenarios, we have significantly enhanced the model's recognition capabilities. Subsequently, we extracted the encoder from the speech recognition model and added a linear layer for dementia assessment. We collected Mandarin speech data from 99 subjects and acquired their clinical assessments from a local hospital. We achieved an accuracy of 92.04% in Alzheimer's disease detection and a mean absolute error of 9% in clinical dementia rating score prediction.
• Abstract（参考訳）: 認知症診断には様々な検査方法が必要であり、複雑で時間がかかる。 認知症の早期発見は、状態のさらなる悪化を予防できるため重要である。 本稿では,マンダリン話者を対象とした認知症評価システムを構築するために,音声認識モデルを用いた。 実世界のシナリオによく似た音声データに対して注意に基づく音声認識モデルを訓練することにより,モデルの認識能力を大幅に向上させた。 その後,音声認識モデルからエンコーダを抽出し,認知症評価のための線形層を追加した。 99名の被験者からマンダリン音声データを収集し,地域病院から臨床評価を得た。 アルツハイマー病検出の精度は92.04%であり, 臨床認知症スコア予測の絶対誤差は9%であった。

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