論文の概要: CogniVoice: Multimodal and Multilingual Fusion Networks for Mild Cognitive Impairment Assessment from Spontaneous Speech

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13660v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 16:38:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:02:17.425134
• Title: CogniVoice: Multimodal and Multilingual Fusion Networks for Mild Cognitive Impairment Assessment from Spontaneous Speech
• Title（参考訳）: CogniVoice:自然発話による軽度認知障害評価のための多モーダル・多言語融合ネットワーク
• Authors: Jiali Cheng, Mohamed Elgaar, Nidhi Vakil, Hadi Amiri,
• Abstract要約: 音声データとそのテキストの書き起こしを分析し,MMSE(Mini-Mental State Examination)スコアの検出と推定を行う新しいフレームワークであるCogniVoiceを紹介した。 TAUKADIALチャレンジから英語と中国語の両方を含む包括的なデータセットを使用して、CogniVoiceはMCI分類とMMSE回帰タスクにおける最高のパフォーマンスベースラインモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.86808831223983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Mild Cognitive Impairment (MCI) is a medical condition characterized by noticeable declines in memory and cognitive abilities, potentially affecting individual's daily activities. In this paper, we introduce CogniVoice, a novel multilingual and multimodal framework to detect MCI and estimate Mini-Mental State Examination (MMSE) scores by analyzing speech data and its textual transcriptions. The key component of CogniVoice is an ensemble multimodal and multilingual network based on ``Product of Experts'' that mitigates reliance on shortcut solutions. Using a comprehensive dataset containing both English and Chinese languages from TAUKADIAL challenge, CogniVoice outperforms the best performing baseline model on MCI classification and MMSE regression tasks by 2.8 and 4.1 points in F1 and RMSE respectively, and can effectively reduce the performance gap across different language groups by 0.7 points in F1.
• Abstract（参考訳）: 軽度認知障害 (MCI) は、記憶力や認知能力の顕著な低下が特徴で、個人の日常生活に影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,MCIを検出する新しい多言語・マルチモーダルフレームワークであるCogniVoiceを紹介し,音声データとそのテキストの書き起こしを分析し,MMSE(Mini-Mental State Examination)スコアを推定する。 CogniVoiceの重要なコンポーネントは、ショートカットソリューションへの依存を緩和する ``Product of Experts'' に基づくアンサンブルマルチモーダルおよびマルチ言語ネットワークである。 TAUKADIALチャレンジから英語と中国語の両方を含む包括的なデータセットを用いて、CogniVoiceは、MCI分類およびMMSE回帰タスクにおいて、それぞれF1およびRMSEの2.8ポイントと4.1ポイントの最高のパフォーマンスベースラインモデルより優れており、異なる言語グループ間のパフォーマンスギャップをF1の0.7ポイントに効果的に低減することができる。

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