論文の概要: Enhancing and Exploring Mild Cognitive Impairment Detection with W2V-BERT-2.0

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16201v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 16:55:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:57.493524
• Title: Enhancing and Exploring Mild Cognitive Impairment Detection with W2V-BERT-2.0
• Title（参考訳）: W2V-BERT-2.0による軽度認知障害の検出と探索
• Authors: Yueguan Wang, Tatsunari Matsushima, Soichiro Matsushima, Toshimitsu Sakai,
• Abstract要約: 本研究では、TAUKADIALクロスランガルデータセットを用いて、軽度認知障害(MCI)を検出するための多言語音声自己教師学習モデルについて検討する。 これらの課題に対処するために,W2V-BERT-2.0を用いた発話から直接特徴を利用する。 この実験は競争力のある結果を示し、提案した推論ロジックはベースラインの改善に大きく貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3988930016464454
• License:
• Abstract: This study explores a multi-lingual audio self-supervised learning model for detecting mild cognitive impairment (MCI) using the TAUKADIAL cross-lingual dataset. While speech transcription-based detection with BERT models is effective, limitations exist due to a lack of transcriptions and temporal information. To address these issues, the study utilizes features directly from speech utterances with W2V-BERT-2.0. We propose a visualization method to detect essential layers of the model for MCI classification and design a specific inference logic considering the characteristics of MCI. The experiment shows competitive results, and the proposed inference logic significantly contributes to the improvements from the baseline. We also conduct detailed analysis which reveals the challenges related to speaker bias in the features and the sensitivity of MCI classification accuracy to the data split, providing valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、TAUKADIALクロスランガルデータセットを用いて、軽度認知障害(MCI)を検出するための多言語音声自己教師学習モデルについて検討する。 BERTモデルによる音声の書き起こしに基づく検出は有効であるが、文字起こしの欠如や時間情報の不足による制限が存在する。 これらの課題に対処するために,W2V-BERT-2.0を用いた発話から直接特徴を利用する。 本稿では,MCI分類モデルの基本層を可視化し,MCIの特性を考慮した特定の推論論理を設計する手法を提案する。 この実験は競争力のある結果を示し、提案した推論ロジックはベースラインの改善に大きく貢献する。 また,MCI分類における特徴の話者バイアスに関する課題と,データ分割に対するMCI分類精度の感度について詳細な分析を行い,今後の研究に有用な知見を提供する。

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