論文の概要: Exploring ASR-Based Wav2Vec2 for Automated Speech Disorder Assessment: Insights and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08250v1
- Date: Thu, 10 Oct 2024 13:12:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 04:26:09.225927
- Title: Exploring ASR-Based Wav2Vec2 for Automated Speech Disorder Assessment: Insights and Analysis
- Title（参考訳）: ASRに基づく音声障害自動評価のためのWav2Vec2の探索:洞察と分析
- Authors: Tuan Nguyen, Corinne Fredouille, Alain Ghio, Mathieu Balaguer, Virginie Woisard,
- Abstract要約: Wav2Vec2 ASRベースのモデルは、自動音声認識品質評価タスクのために微調整されている。
本稿では,音声品質評価のためのベースラインモデルの最初の解析を行い,知能度と重大度タスクに着目した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.567181073057191
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rise of SSL and ASR technologies, the Wav2Vec2 ASR-based model has been fine-tuned for automated speech disorder quality assessment tasks, yielding impressive results and setting a new baseline for Head and Neck Cancer speech contexts. This demonstrates that the ASR dimension from Wav2Vec2 closely aligns with assessment dimensions. Despite its effectiveness, this system remains a black box with no clear interpretation of the connection between the model ASR dimension and clinical assessments. This paper presents the first analysis of this baseline model for speech quality assessment, focusing on intelligibility and severity tasks. We conduct a layer-wise analysis to identify key layers and compare different SSL and ASR Wav2Vec2 models based on pre-trained data. Additionally, post-hoc XAI methods, including Canonical Correlation Analysis (CCA) and visualization techniques, are used to track model evolution and visualize embeddings for enhanced interpretability.
- Abstract（参考訳）: SSLとASR技術の発展に伴い、Wav2Vec2 ASRベースのモデルは、自動音声障害の品質評価タスクのために微調整され、印象的な結果が得られ、頭頸部がんの音声コンテキストのための新しいベースラインが設定された。
このことは、Wav2Vec2のASR次元が評価次元と密接に一致していることを示している。
有効性にもかかわらず、このシステムはモデルASR次元と臨床評価の関連性を明確に解釈することができないブラックボックスのままである。
本稿では,音声品質評価のためのベースラインモデルの最初の解析を行い,知能度と重大度タスクに着目した。
我々は、鍵層を特定し、事前訓練されたデータに基づいて異なるSSLとASR Wav2Vec2モデルを比較する。
さらに、CCA(Canonical correlation Analysis)や可視化技術を含むポストホックXAI法は、モデルの進化を追跡し、解釈可能性を高めるために埋め込みを可視化するために使用される。
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