論文の概要: Exploring Gender Bias in Alzheimer's Disease Detection: Insights from Mandarin and Greek Speech Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12356v1
• Date: Wed, 16 Jul 2025 15:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:11.458452
• Title: Exploring Gender Bias in Alzheimer's Disease Detection: Insights from Mandarin and Greek Speech Perception
• Title（参考訳）: アルツハイマー病検出におけるジェンダーバイアスの探索:マンダリンとギリシャ語の知覚から
• Authors: Liu He, Yuanchao Li, Rui Feng, XinRan Han, Yin-Long Liu, Yuwei Yang, Zude Zhu, Jiahong Yuan,
• Abstract要約: 本研究は,アルツハイマー病(AD)音声の知覚における性差を明らかにする。 16名の中国人聴取者を対象とした知覚実験では,男性の発話がADと同定されることが多かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.807740763029525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Gender bias has been widely observed in speech perception tasks, influenced by the fundamental voicing differences between genders. This study reveals a gender bias in the perception of Alzheimer's Disease (AD) speech. In a perception experiment involving 16 Chinese listeners evaluating both Chinese and Greek speech, we identified that male speech was more frequently identified as AD, with this bias being particularly pronounced in Chinese speech. Acoustic analysis showed that shimmer values in male speech were significantly associated with AD perception, while speech portion exhibited a significant negative correlation with AD identification. Although language did not have a significant impact on AD perception, our findings underscore the critical role of gender bias in AD speech perception. This work highlights the necessity of addressing gender bias when developing AD detection models and calls for further research to validate model performance across different linguistic contexts.
• Abstract（参考訳）: ジェンダーバイアスは、性差の基本的な発声の違いの影響を受け、音声知覚タスクにおいて広く観察されている。 本研究は,アルツハイマー病(AD)音声の知覚における性差を明らかにする。 16人の中国人聴取者が中国語とギリシャ語の両方を評価したところ、男性発話がADと認識されやすく、特に中国語ではその偏見が顕著であった。 音声解析の結果,男性音声のシマー値はAD知覚と有意な相関を示し,発話部はAD識別と有意な負の相関を示した。 言語はAD知覚に有意な影響を与えなかったが,AD音声知覚において性別バイアスが重要な役割を担っていることが明らかとなった。 この研究は、AD検出モデルを開発する際に性差に対処する必要性を強調し、異なる言語文脈におけるモデル性能を検証するためのさらなる研究を求める。

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