論文の概要: Medical Speech Symptoms Classification via Disentangled Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05000v3
• Date: Tue, 30 Apr 2024 01:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 19:08:44.464920
• Title: Medical Speech Symptoms Classification via Disentangled Representation
• Title（参考訳）: アンタングル表現による医学的音声症状の分類
• Authors: Jianzong Wang, Pengcheng Li, Xulong Zhang, Ning Cheng, Jing Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,DRSC という医療用音声分類モデルを提案する。 本モデルでは,25種類の医学症状を平均95%の精度で検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.201823072472806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intent is defined for understanding spoken language in existing works. Both textual features and acoustic features involved in medical speech contain intent, which is important for symptomatic diagnosis. In this paper, we propose a medical speech classification model named DRSC that automatically learns to disentangle intent and content representations from textual-acoustic data for classification. The intent representations of the text domain and the Mel-spectrogram domain are extracted via intent encoders, and then the reconstructed text feature and the Mel-spectrogram feature are obtained through two exchanges. After combining the intent from two domains into a joint representation, the integrated intent representation is fed into a decision layer for classification. Experimental results show that our model obtains an average accuracy rate of 95% in detecting 25 different medical symptoms.
• Abstract（参考訳）: Intentは既存の作品における音声言語を理解するために定義されている。 医学的音声にかかわるテキストの特徴と音響的特徴には意図が含まれており,症状の診断に重要である。 本稿では,テキスト・音響データから意図と内容の表現を分離して分類するDRSCという医療用音声分類モデルを提案する。 テキスト領域とメル・スペクトログラム領域のインテント表現をインテントエンコーダを介して抽出し、2つの交換により再構成されたテキスト特徴とメル・スペクトログラム特徴を得る。 2つのドメインからの意図を共同表現に結合した後、統合意図表現は分類のための決定層に供給される。 実験の結果,25種類の医学症状の検出において平均95%の精度が得られた。

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