Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Fusion Architecture for PD Detection Using Semi-Supervised Speech Embeddings

論文の概要: A Novel Fusion Architecture for PD Detection Using Semi-Supervised Speech Embeddings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17206v1
Date: Tue, 21 May 2024 16:06:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 15:03:23.937346
Title: A Novel Fusion Architecture for PD Detection Using Semi-Supervised Speech Embeddings
Title（参考訳）: 半教師付き音声埋め込みを用いたPD検出のための新しい融合アーキテクチャ
Authors: Tariq Adnan, Abdelrahman Abdelkader, Zipei Liu, Ekram Hossain, Sooyong Park, MD Saiful Islam, Ehsan Hoque,
Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病(PD)をWebアプリケーションを用いて収集した英語パングラム発話音声を通して認識する枠組みを提案する。我々のデータセットには、PDと診断された392人を含む1306人の世界的コホートが含まれている。 We used deep learning embeddeds derived from semi-supervised model, Wav2Vec 2.0, WavLM, ImageBind represented the speech dynamics associated with PD。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.996456485141069
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a framework to recognize Parkinson's disease (PD) through an English pangram utterance speech collected using a web application from diverse recording settings and environments, including participants' homes. Our dataset includes a global cohort of 1306 participants, including 392 diagnosed with PD. Leveraging the diversity of the dataset, spanning various demographic properties (such as age, sex, and ethnicity), we used deep learning embeddings derived from semi-supervised models such as Wav2Vec 2.0, WavLM, and ImageBind representing the speech dynamics associated with PD. Our novel fusion model for PD classification, which aligns different speech embeddings into a cohesive feature space, demonstrated superior performance over standard concatenation-based fusion models and other baselines (including models built on traditional acoustic features). In a randomized data split configuration, the model achieved an Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) of 88.94% and an accuracy of 85.65%. Rigorous statistical analysis confirmed that our model performs equitably across various demographic subgroups in terms of sex, ethnicity, and age, and remains robust regardless of disease duration. Furthermore, our model, when tested on two entirely unseen test datasets collected from clinical settings and from a PD care center, maintained AUROC scores of 82.12% and 78.44%, respectively. This affirms the model's robustness and it's potential to enhance accessibility and health equity in real-world applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,参加者の自宅を含む多様な記録環境からWebアプリケーションを用いて収集した英語パングラム発話音声を用いて,パーキンソン病(PD)を認識する枠組みを提案する。我々のデータセットには、PDと診断された392人を含む1306人の世界的コホートが含まれている。データセットの多様性を生かし、年齢、性別、民族など、様々な人口統計特性にまたがって、Wav2Vec 2.0、WavLM、ImageBindといった半教師付きモデルから派生した深層学習埋め込みを用いて、PDに関連する音声力学を表現した。異なる音声埋め込みを結合的特徴空間に整合させるPD分類のための新しい融合モデルにより,標準結合型融合モデルや他のベースライン(従来の音響特徴に基づくモデルを含む)よりも優れた性能を示した。ランダム化されたデータ分割構成では、受信器動作特性曲線(AUROC)が88.94%、精度が85.65%に達した。厳密な統計分析により, 性別, 民族, 年齢の様々なサブグループで同程度に機能し, 疾患の持続期間にかかわらず頑健であることが明らかとなった。さらに,AUROCスコアは82.12%,AUROCスコア78.44%であった。これはモデルの堅牢性を確認し、現実のアプリケーションにおけるアクセシビリティとヘルスエクイティを高める可能性がある。

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