論文の概要: Promoting Fairness and Diversity in Speech Datasets for Mental Health and Neurological Disorders Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04116v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 14:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 14:30:04.842753
- Title: Promoting Fairness and Diversity in Speech Datasets for Mental Health and Neurological Disorders Research
- Title（参考訳）: 精神保健・神経障害研究における音声データセットの公平性と多様性の促進
- Authors: Eleonora Mancini, Ana Tanevska, Andrea Galassi, Alessio Galatolo, Federico Ruggeri, Paolo Torroni,
- Abstract要約: 我々は、メンタルヘルスや神経疾患のための音声データセットの展望をグラフ化する。
我々は、より責任ある研究を促進するために倫理的な懸念に焦点を当てたチェックリストにそれを蒸留する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.939564452457896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current research in machine learning and artificial intelligence is largely centered on modeling and performance evaluation, less so on data collection. However, recent research demonstrated that limitations and biases in data may negatively impact trustworthiness and reliability. These aspects are particularly impactful on sensitive domains such as mental health and neurological disorders, where speech data are used to develop AI applications aimed at improving the health of patients and supporting healthcare providers. In this paper, we chart the landscape of available speech datasets for this domain, to highlight possible pitfalls and opportunities for improvement and promote fairness and diversity. We present a comprehensive list of desiderata for building speech datasets for mental health and neurological disorders and distill it into a checklist focused on ethical concerns to foster more responsible research.
- Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能の現在の研究は、主にデータ収集よりもモデリングと性能評価に重点を置いている。
しかし、最近の研究では、データの制限とバイアスが信頼性と信頼性に悪影響を及ぼす可能性があることが示されている。
音声データは、患者の健康を改善し、医療提供者を支援することを目的としたAIアプリケーションを開発するために使用される。
本稿では、この領域で利用可能な音声データセットの展望をグラフ化し、改善のための落とし穴と機会を強調し、公平さと多様性を促進する。
本稿では、精神保健・神経疾患のための音声データセットを構築するためのデシラタの包括的リストと、より責任ある研究を促進するための倫理的懸念に焦点を当てたチェックリストに抽出する。
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