論文の概要: Benchmarking Automatic Speech Recognition coupled LLM Modules for Medical Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13982v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 14:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:55.779799
• Title: Benchmarking Automatic Speech Recognition coupled LLM Modules for Medical Diagnostics
• Title（参考訳）: 医用診断用LLMモジュールの自動音声認識のベンチマーク
• Authors: Kabir Kumar,
• Abstract要約: 本報告は、医療電話記録に微調整されたモデルを分析する、私のセルフプロジェクトとして機能する。 音声書き起こしのための音声認識(ASR)と文脈認識のための大規模言語モデル(LLM)を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Natural Language Processing (NLP) and Voice Recognition agents are rapidly evolving healthcare by enabling efficient, accessible, and professional patient support while automating grunt work. This report serves as my self project wherein models finetuned on medical call recordings are analysed through a two-stage system: Automatic Speech Recognition (ASR) for speech transcription and a Large Language Model (LLM) for context-aware, professional responses. ASR, finetuned on phone call recordings provides generalised transcription of diverse patient speech over call, while the LLM matches transcribed text to medical diagnosis. A novel audio preprocessing strategy, is deployed to provide invariance to incoming recording/call data, laden with sufficient augmentation with noise/clipping to make the pipeline robust to the type of microphone and ambient conditions the patient might have while calling/recording.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)と音声認識エージェントは、手軽な作業を自動化するとともに、効率的でアクセシブルで専門的な患者支援を可能にすることで、急速に発展している。 本報告は,医療電話記録に微調整されたモデルを,音声の書き起こしのための自動音声認識(ASR)と文脈認識,専門的応答のための大規模言語モデル(LLM)という2段階のシステムを通じて分析する,私のセルフプロジェクトとして機能する。 通話記録に微調整されたASRは、電話による多様な患者音声の一般的な書き起こしを提供する一方、LLMは転写されたテキストと医療診断を一致させる。 新規なオーディオ前処理戦略は、入ってくる記録/呼出データにばらつきを与えるように展開され、ノイズ/クリップによる十分な増大を伴ってパイプラインをマイクの種類や、患者が通話/録画中に持つ可能性のある環境条件に堅牢にする。

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