Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Data Generation Techniques for Developing AI-based Speech Assessments for Parkinson's Disease (A Comparative Study)

論文の概要: Synthetic Data Generation Techniques for Developing AI-based Speech Assessments for Parkinson's Disease (A Comparative Study)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02229v1
Date: Mon, 4 Dec 2023 03:12:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-06 18:14:02.956401
Title: Synthetic Data Generation Techniques for Developing AI-based Speech Assessments for Parkinson's Disease (A Comparative Study)
Title（参考訳）: パーキンソン病におけるAIに基づく音声アセスメントのための合成データ生成技術(比較研究)
Authors: Mahboobeh Parsapoor
Abstract要約: パーキンソン病(PD)における言語・言語の変化医師はAI(AI)の進歩のおかげで、AIベースの音声アセスメントを利用してPDを見つけることができる
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Changes in speech and language are among the first signs of Parkinson's disease (PD). Thus, clinicians have tried to identify individuals with PD from their voices for years. Doctors can leverage AI-based speech assessments to spot PD thanks to advancements in artificial intelligence (AI). Such AI systems can be developed using machine learning classifiers that have been trained using individuals' voices. Although several studies have shown reasonable results in developing such AI systems, these systems would need more data samples to achieve promising performance. This paper explores using deep learning-based data generation techniques on the accuracy of machine learning classifiers that are the core of such systems.
Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)の最初の兆候は、言語と言語の変化である。そのため、臨床医は何年も前からPD患者を声から識別しようと試みてきた。医師はAI(AI)の進歩のおかげで、AIベースの音声アセスメントを利用してPDを見つけることができる。このようなAIシステムは、個人の声を使って訓練された機械学習分類器を使って開発することができる。いくつかの研究は、そのようなAIシステムの開発において合理的な結果を示しているが、これらのシステムは有望なパフォーマンスを達成するためにより多くのデータサンプルが必要である。本稿では,このようなシステムの中核となる機械学習分類器の精度について,深層学習に基づくデータ生成手法を用いて検討する。

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