論文の概要: Enhancing AAC Software for Dysarthric Speakers in e-Health Settings: An Evaluation Using TORGO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00980v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 19:11:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:46:32.059752
- Title: Enhancing AAC Software for Dysarthric Speakers in e-Health Settings: An Evaluation Using TORGO
- Title（参考訳）: e-Health 設定におけるDysarthric Speaker のための AAC ソフトウェアの拡張:TORGO を用いた評価
- Authors: Macarious Hui, Jinda Zhang, Aanchan Mohan,
- Abstract要約: 脳性麻痺 (CP) と筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の患者は, 関節症に悩まされ, 変形性関節症, 非典型的発声パターンを呈する。
医療環境では、ココミュニケーションの崩壊はケアの質を低下させる。
我々は、Whisper や Wav2vec2.0 のような最先端の音声認識(SOTA)技術が、訓練データがないために非定型話者を疎外することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13108652488669734
- License:
- Abstract: Individuals with cerebral palsy (CP) and amyotrophic lateral sclerosis (ALS) frequently face challenges with articulation, leading to dysarthria and resulting in atypical speech patterns. In healthcare settings, coomunication breakdowns reduce the quality of care. While building an augmentative and alternative communication (AAC) tool to enable fluid communication we found that state-of-the-art (SOTA) automatic speech recognition (ASR) technology like Whisper and Wav2vec2.0 marginalizes atypical speakers largely due to the lack of training data. Our work looks to leverage SOTA ASR followed by domain specific error-correction. English dysarthric ASR performance is often evaluated on the TORGO dataset. Prompt-overlap is a well-known issue with this dataset where phrases overlap between training and test speakers. Our work proposes an algorithm to break this prompt-overlap. After reducing prompt-overlap, results with SOTA ASR models produce extremely high word error rates for speakers with mild and severe dysarthria. Furthermore, to improve ASR, our work looks at the impact of n-gram language models and large-language model (LLM) based multi-modal generative error-correction algorithms like Whispering-LLaMA for a second pass ASR. Our work highlights how much more needs to be done to improve ASR for atypical speakers to enable equitable healthcare access both in-person and in e-health settings.
- Abstract（参考訳）: 脳性麻痺 (CP) と筋萎縮性側索硬化症 (ALS) の患者は, 関節症に悩まされ, 変形性関節症, 非典型的発声パターンを呈する。
医療環境では、ココミュニケーションの崩壊はケアの質を低下させる。
流体通信を実現するためにAAC(Augmentative and alternative communication)ツールを構築しながら、WhisperやWav2vec2.0のような最先端の自動音声認識(SOTA)技術が、トレーニングデータの欠如により非定型話者を疎外することがわかった。
我々の研究は、SOTA ASRとドメイン固有のエラー訂正を活用することを目指している。
イングランドの外科的ASRパフォーマンスはTORGOデータセットで評価されることが多い。
Prompt-overlapはこのデータセットでよく知られた問題で、トレーニングとテストスピーカーの間にフレーズが重なり合う。
我々の研究は、このプロンプトオーバーラップを壊すアルゴリズムを提案する。
即時オーバーラップを減らした後、SOTA ASRモデルによる結果は、軽度かつ重度な変形を伴う話者に対して非常に高い単語誤り率をもたらす。
さらに、ASRを改善するために、我々はn-gram言語モデルと大文字モデル(LLM)に基づく多モード生成誤り訂正アルゴリズム(Whispering-LLaMA for a second pass ASR)の影響について検討した。
我々の研究は、非定型話者のASRを改善するために、対面とeヘルスの両方で公平な医療アクセスを可能にするために、どれだけ多くのことを行う必要があるかを強調している。
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