論文の概要: WavRx: a Disease-Agnostic, Generalizable, and Privacy-Preserving Speech Health Diagnostic Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18731v1
• Date: Wed, 26 Jun 2024 19:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 16:06:39.729300
• Title: WavRx: a Disease-Agnostic, Generalizable, and Privacy-Preserving Speech Health Diagnostic Model
• Title（参考訳）: WavRx: 病原性、一般化可能、およびプライバシ保護型音声健康診断モデル
• Authors: Yi Zhu, Tiago Falk,
• Abstract要約: WavRxは、普遍的な音声表現から呼吸と調音関連ダイナミクスをキャプチャする音声健康診断モデルである。 我々は,WavRxヘルス埋め込みに係わる話者アイデンティティの量は,トレーニング中に追加指導なしで有意に減少することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.662041290667316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Speech is known to carry health-related attributes, which has emerged as a novel venue for remote and long-term health monitoring. However, existing models are usually tailored for a specific type of disease, and have been shown to lack generalizability across datasets. Furthermore, concerns have been raised recently towards the leakage of speaker identity from health embeddings. To mitigate these limitations, we propose WavRx, a speech health diagnostics model that captures the respiration and articulation related dynamics from a universal speech representation. Our in-domain and cross-domain experiments on six pathological speech datasets demonstrate WavRx as a new state-of-the-art health diagnostic model. Furthermore, we show that the amount of speaker identity entailed in the WavRx health embeddings is significantly reduced without extra guidance during training. An in-depth analysis of the model was performed, thus providing physiological interpretation of its improved generalizability and privacy-preserving ability.
• Abstract（参考訳）: 音声は、遠隔および長期の健康モニタリングのための新しい場所として登場した健康関連属性を持つことが知られている。 しかしながら、既存のモデルは、通常特定の種類の疾患に合わせて調整されており、データセット間での一般化性が欠如していることが示されている。 さらに、健康な埋め込みから話者の身元が漏洩するという懸念も最近持ち上がっている。 これらの制約を緩和するために,普遍的な音声表現から呼吸・調音関連ダイナミクスを捉える音声健康診断モデルWavRxを提案する。 6つの病的音声データセットのドメイン内およびクロスドメイン実験は、新しい最先端の健康診断モデルとして、WavRxを実証している。 さらに,WavRxヘルス埋め込みにおける話者識別の量は,トレーニング中に追加指導を受けることなく有意に減少することを示した。 モデルの詳細分析を行い、その改良された一般化可能性とプライバシ保護能力の生理学的解釈を提供した。

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