論文の概要: Unveiling Interpretability in Self-Supervised Speech Representations for Parkinson's Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02006v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 22:23:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:43.320485
• Title: Unveiling Interpretability in Self-Supervised Speech Representations for Parkinson's Diagnosis
• Title（参考訳）: パーキンソン病診断における自己教師付き音声表現の解答可能性
• Authors: David Gimeno-Gómez, Catarina Botelho, Anna Pompili, Alberto Abad, Carlos-D. Martínez-Hinarejos,
• Abstract要約: 本稿では,パーキンソン病の診断を支援するための新しい枠組みを提案する。 提案するフレームワークは, 単純かつ効果的なクロスアテンション機構の設計を通じて, 2つの異なる相補的視点から解釈可能性を提供する。 提案手法は最先端の手法と競合すると同時に,言語間シナリオにおける堅牢性も実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.91077163490596
• License:
• Abstract: Recent works in pathological speech analysis have increasingly relied on powerful self-supervised speech representations, leading to promising results. However, the complex, black-box nature of these embeddings and the limited research on their interpretability significantly restrict their adoption for clinical diagnosis. To address this gap, we propose a novel, interpretable framework specifically designed to support Parkinson's Disease (PD) diagnosis. Through the design of simple yet effective cross-attention mechanisms for both embedding- and temporal-level analysis, the proposed framework offers interpretability from two distinct but complementary perspectives. Experimental findings across five well-established speech benchmarks for PD detection demonstrate the framework's capability to identify meaningful speech patterns within self-supervised representations for a wide range of assessment tasks. Fine-grained temporal analyses further underscore its potential to enhance the interpretability of deep-learning pathological speech models, paving the way for the development of more transparent, trustworthy, and clinically applicable computer-assisted diagnosis systems in this domain. Moreover, in terms of classification accuracy, our method achieves results competitive with state-of-the-art approaches, while also demonstrating robustness in cross-lingual scenarios when applied to spontaneous speech production.
• Abstract（参考訳）: 病理的音声分析における最近の研究は、強力な自己教師付き音声表現にますます依存しており、有望な結果をもたらしている。 しかし、これらの埋め込みの複雑なブラックボックスの性質と、その解釈可能性に関する限られた研究は、臨床診断への導入を著しく制限した。 そこで本研究では,パーキンソン病(PD)の診断を支援するための,新しい解釈可能な枠組みを提案する。 組込み・時間レベルの解析を行うための単純かつ効果的なクロスアテンション機構の設計を通じて、提案手法は2つの異なる相補的視点から解釈可能性を提供する。 PD検出のための十分に確立された5つの音声ベンチマークの実験的研究は、幅広い評価タスクのための自己教師付き表現における意味ある音声パターンを識別するフレームワークの能力を実証している。 微粒な時間的分析により、深層学習言語モデルの解釈可能性を高め、この領域でより透明で信頼性があり、臨床応用可能なコンピュータ支援診断システムを開発するための道を開いた。 さらに分類精度の面では,本手法は最先端手法と競合する結果を得るとともに,自然発話生成に適用した場合の言語間シナリオの堅牢性を実証する。

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