Fugu-MT 論文翻訳(概要): Potential Applications of Artificial Intelligence for Cross-language Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech

論文の概要: Potential Applications of Artificial Intelligence for Cross-language Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15858v2
Date: Tue, 04 Feb 2025 10:58:25 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 14:54:11.296137
Title: Potential Applications of Artificial Intelligence for Cross-language Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech
Title（参考訳）: 変形性音声の言語間知能評価における人工知能の可能性
Authors: Eunjung Yeo, Julie Liss, Visar Berisha, David Mortensen,
Abstract要約: 本稿では,言語ユニバーサル音声障害を捉える普遍的モデルと,言語固有の知性モデルからなる概念的枠組みを提案する。我々は、データ不足、アノテーションの複雑さ、限られた言語的洞察を含む、言語間インテリジェンス評価の鍵となる障壁を識別する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.475654818182988
License:
Abstract: Purpose: This commentary introduces how artificial intelligence (AI) can be leveraged to advance cross-language intelligibility assessment of dysarthric speech. Method: We propose a conceptual framework consisting of a universal model that captures language-universal speech impairments and a language-specific intelligibility model that incorporates linguistic nuances. Additionally, we identify key barriers to cross-language intelligibility assessment, including data scarcity, annotation complexity, and limited linguistic insights, and present AI-driven solutions to overcome these challenges. Conclusion: Advances in AI offer transformative opportunities to enhance cross-language intelligibility assessment for dysarthric speech by balancing scalability across languages and adaptability by languages.
Abstract（参考訳）: 目的: このコメンタリーでは, 人工知能(AI)を用いて, 変形性音声の言語間インテリジェンス評価を推し進める方法について紹介する。方法: 言語ユニバーサル音声障害を捉える普遍的モデルと,言語ニュアンスを組み込んだ言語固有の知性モデルからなる概念的枠組みを提案する。さらに、データの不足、アノテーションの複雑さ、限られた言語的洞察を含む、言語間インテリジェンスアセスメントに対する重要な障壁を特定し、これらの課題を克服するためのAI駆動のソリューションを提示する。結論:AIの進歩は、言語間のスケーラビリティと言語による適応性のバランスをとることによって、変形的な機会を提供する。

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