論文の概要: Towards objective and interpretable speech disorder assessment: a comparative analysis of CNN and transformer-based models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07576v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 08:51:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 21:45:26.485647
- Title: Towards objective and interpretable speech disorder assessment: a comparative analysis of CNN and transformer-based models
- Title（参考訳）: 客観的・解釈可能な言語障害評価に向けて--CNNとトランスフォーマーモデルの比較分析
- Authors: Malo Maisonneuve, Corinne Fredouille, Muriel Lalain, Alain Ghio, Virginie Woisard,
- Abstract要約: 頭頸部癌(HNC)は、患者の発話能力に大きな影響を与え、生活の質に影響を及ぼす。
本研究では,HNC患者を対象とした音声分類のための自己教師型Wav2Vec2モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.774205081900019
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Head and Neck Cancers (HNC) significantly impact patients' ability to speak, affecting their quality of life. Commonly used metrics for assessing pathological speech are subjective, prompting the need for automated and unbiased evaluation methods. This study proposes a self-supervised Wav2Vec2-based model for phone classification with HNC patients, to enhance accuracy and improve the discrimination of phonetic features for subsequent interpretability purpose. The impact of pre-training datasets, model size, and fine-tuning datasets and parameters are explored. Evaluation on diverse corpora reveals the effectiveness of the Wav2Vec2 architecture, outperforming a CNN-based approach, used in previous work. Correlation with perceptual measures also affirms the model relevance for impaired speech analysis. This work paves the way for better understanding of pathological speech with interpretable approaches for clinicians, by leveraging complex self-learnt speech representations.
- Abstract（参考訳）: 頭頸部癌(HNC)は、患者の発話能力に大きな影響を与え、生活の質に影響を及ぼす。
病的音声を評価するのによく使われる指標は主観的であり、自動的かつ偏見のない評価方法の必要性を喚起する。
本研究では,HNC患者を対象とした音声分類のための自己教師型Wav2Vec2モデルを提案する。
事前トレーニングデータセット、モデルサイズ、微調整データセットとパラメータの影響について検討する。
多様なコーパスの評価は、以前の研究で使われたCNNベースのアプローチよりも優れている、Wav2Vec2アーキテクチャの有効性を明らかにする。
知覚的尺度との相関は、障害音声分析におけるモデル関連性も確認する。
本研究は, 複雑な自己学習型音声表現を活用することによって, 臨床医に対する解釈可能なアプローチで, 病的音声の理解を深める道を開くものである。
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