論文の概要: Dementia Detection using Multi-modal Methods on Audio Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00465v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 14:26:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:13:10.212538
• Title: Dementia Detection using Multi-modal Methods on Audio Data
• Title（参考訳）: マルチモーダル法による音声データの認知症検出
• Authors: Saugat Kannojia, Anirudh Praveen, Danish Vasdev, Saket Nandedkar, Divyansh Mittal, Sarthak Kalankar, Shaurya Johari, Vipul Arora,
• Abstract要約: 本稿では,患者の音声記録を用いて認知症の発症を予測するために開発されたモデルについて述べる。 音声ファイルからWhisperモデルを用いて書き起こしを生成し,RoBERTa回帰モデルを用いてMMSEスコアを生成するASRベースのモデルを開発した。 RMSEスコアは2.6911で、ベースラインよりも約10%低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5517328698216646
• License:
• Abstract: Dementia is a neurodegenerative disease that causes gradual cognitive impairment, which is very common in the world and undergoes a lot of research every year to prevent and cure it. It severely impacts the patient's ability to remember events and communicate clearly, where most variations of it have no known cure, but early detection can help alleviate symptoms before they become worse. One of the main symptoms of dementia is difficulty in expressing ideas through speech. This paper attempts to talk about a model developed to predict the onset of the disease using audio recordings from patients. An ASR-based model was developed that generates transcripts from the audio files using Whisper model and then applies RoBERTa regression model to generate an MMSE score for the patient. This score can be used to predict the extent to which the cognitive ability of a patient has been affected. We use the PROCESS_V1 dataset for this task, which is introduced through the PROCESS Grand Challenge 2025. The model achieved an RMSE score of 2.6911 which is around 10 percent lower than the described baseline.
• Abstract（参考訳）: 認知症は、徐々に認知障害を引き起こす神経変性疾患であり、世界中で非常に一般的であり、予防と治療のために毎年多くの研究が行われている。 症状が悪化する前に症状を和らげるのに役立ち、患者の記憶能力や明確なコミュニケーション能力に大きな影響を及ぼす。 認知症の主な症状の1つは、発話を通して考えを表現することの難しさである。 本稿では,患者の音声記録を用いた発症予測モデルについて述べる。 音声ファイルからWhisperモデルを用いて書き起こしを生成し,RoBERTa回帰モデルを用いてMMSEスコアを生成するASRベースのモデルを開発した。 このスコアは、患者の認知能力がどの程度影響されたかを予測するのに使用することができる。 このタスクにはProcess_V1データセットを使用し、Processage Grand Challenge 2025を通じて導入します。 RMSEスコアは2.6911で、ベースラインよりも約10%低い。

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