論文の概要: A Comprehensive Rubric for Annotating Pathological Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18851v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 16:44:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 12:58:45.678554
• Title: A Comprehensive Rubric for Annotating Pathological Speech
• Title（参考訳）: 病的音声に注釈を付けるための包括的ルーブリック
• Authors: Mario Corrales-Astorgano, David Escudero-Mancebo, Lourdes Aguilar, Valle Flores-Lucas, Valentín Cardeñoso-Payo, Carlos Vivaracho-Pascual, César González-Ferreras,
• Abstract要約: 音声学, 流音学, 韻律学など, 音声品質の様々な側面に基づく包括的ルーリックを導入する。 本研究の目的は,ダウン症候群患者の発話中の誤りを識別するための標準化基準を確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rubrics are a commonly used tool for labeling voice corpora in speech quality assessment, although their application in the context of pathological speech remains relatively limited. In this study, we introduce a comprehensive rubric based on various dimensions of speech quality, including phonetics, fluency, and prosody. The objective is to establish standardized criteria for identifying errors within the speech of individuals with Down syndrome, thereby enabling the development of automated assessment systems. To achieve this objective, we utilized the Prautocal corpus. To assess the quality of annotations using our rubric, two experiments were conducted, focusing on phonetics and fluency. For phonetic evaluation, we employed the Goodness of Pronunciation (GoP) metric, utilizing automatic segmentation systems and correlating the results with evaluations conducted by a specialized speech therapist. While the obtained correlation values were not notably high, a positive trend was observed. In terms of fluency assessment, deep learning models like wav2vec were used to extract audio features, and we employed an SVM classifier trained on a corpus focused on identifying fluency issues to categorize Prautocal corpus samples. The outcomes highlight the complexities of evaluating such phenomena, with variability depending on the specific type of disfluency detected.
• Abstract（参考訳）: ルーブリックは声質評価において音声コーパスをラベル付けするための一般的なツールであるが、その病態的音声の文脈における応用は比較的限られている。 本研究では, 音韻, 流音, 韻律など, 音声品質の様々な次元に基づく包括的ルーリックについて紹介する。 本研究の目的は,ダウン症候群患者の発話中の誤りを識別するための基準を標準化し,自動評価システムの開発を可能にすることである。 この目的を達成するために,我々はPrautocal corpusを利用した。 本報では, 音韻と流音に着目し, 注釈の質を評価するために2つの実験を行った。 音韻的評価にはGoodness of Pronunciation(GoP)測定を用い,自動区分けシステムを利用して,専門的な音声セラピストによる評価と相関した。 相関値は顕著に高くなかったが, 正の傾向がみられた。 流速評価では,wav2vecのような深層学習モデルを用いて音声特徴を抽出し,流速問題を特定することを目的としたSVM分類器を用いて,Prautocal corpusサンプルを分類した。 これらの結果は, 検出された特定の拡散の種類によって変動が変化する, このような現象を評価する複雑さを浮き彫りにしている。

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