論文の概要: Connected Speech-Based Cognitive Assessment in Chinese and English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10272v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 19:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 01:21:32.632820
• Title: Connected Speech-Based Cognitive Assessment in Chinese and English
• Title（参考訳）: 中国語と英語におけるコネクテッド音声に基づく認知評価
• Authors: aturnino Luz, Sofia De La Fuente Garcia, Fasih Haider, Davida Fromm, Brian MacWhinney, Alyssa Lanzi, Ya-Ning Chang, Chia-Ju Chou, Yi-Chien Liu,
• Abstract要約: 本稿では,コネクテッド音声の分析による認知機能評価のための新しいベンチマークデータセットと予測タスクを提案する。 このデータセットは、認知障害のレベルが異なる中国語と英語の話者のための音声サンプルと臨床情報で構成されている。 予測タスクは、軽度の認知障害診断と認知テストスコア予測を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.069835023385064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a novel benchmark dataset and prediction tasks for investigating approaches to assess cognitive function through analysis of connected speech. The dataset consists of speech samples and clinical information for speakers of Mandarin Chinese and English with different levels of cognitive impairment as well as individuals with normal cognition. These data have been carefully matched by age and sex by propensity score analysis to ensure balance and representativity in model training. The prediction tasks encompass mild cognitive impairment diagnosis and cognitive test score prediction. This framework was designed to encourage the development of approaches to speech-based cognitive assessment which generalise across languages. We illustrate it by presenting baseline prediction models that employ language-agnostic and comparable features for diagnosis and cognitive test score prediction. The models achieved unweighted average recall was 59.2% in diagnosis, and root mean squared error of 2.89 in score prediction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コネクテッド音声の分析による認知機能評価のための新しいベンチマークデータセットと予測タスクを提案する。 このデータセットは、中国語と英語の話者の音声サンプルと臨床情報からなり、認知障害のレベルが異なる。 これらのデータは、モデルトレーニングにおけるバランスと表現力を確保するために、確率スコア分析によって年齢と性別によって慎重に一致している。 予測タスクは、軽度の認知障害診断と認知テストスコア予測を含む。 このフレームワークは、言語にまたがって一般化する音声に基づく認知評価手法の開発を促進するために設計された。 本稿では,言語に依存しない,同等の機能を備えたベースライン予測モデルを用いて,診断と認知テストスコア予測を行う。 非重みのない平均リコールは59.2%、根平均2乗誤差は2.89である。

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