論文の概要: Does Language Matter for Early Detection of Parkinson's Disease from Speech?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16832v1
- Date: Mon, 14 Jul 2025 19:23:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.666842
- Title: Does Language Matter for Early Detection of Parkinson's Disease from Speech?
- Title（参考訳）: パーキンソン病の早期発見には言語が重要であるか?
- Authors: Peter Plantinga, Briac Cordelle, Dominique Louër, Mirco Ravanelli, Denise Klein,
- Abstract要約: 音声サンプルをバイオマーカーとして用いることは、パーキンソン病(PD)の進行を検知し、監視するための有望な道である
PD検出における言語の役割を評価するため,様々なデータ型と事前学習対象を持つ事前学習モデルの検証を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.968776083852813
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Using speech samples as a biomarker is a promising avenue for detecting and monitoring the progression of Parkinson's disease (PD), but there is considerable disagreement in the literature about how best to collect and analyze such data. Early research in detecting PD from speech used a sustained vowel phonation (SVP) task, while some recent research has explored recordings of more cognitively demanding tasks. To assess the role of language in PD detection, we tested pretrained models with varying data types and pretraining objectives and found that (1) text-only models match the performance of vocal-feature models, (2) multilingual Whisper outperforms self-supervised models whereas monolingual Whisper does worse, and (3) AudioSet pretraining improves performance on SVP but not spontaneous speech. These findings together highlight the critical role of language for the early detection of Parkinson's disease.
- Abstract（参考訳）: 音声サンプルをバイオマーカーとして用いることは、パーキンソン病(PD)の進行を検知し、監視する上で有望な道である。
音声からPDを検出する初期の研究は、持続母音発声(SVP)タスクを使用していたが、近年ではより認知的に要求されるタスクの記録を調査している。
PD検出における言語の役割を評価するため,(1)音声特徴モデルの性能とテキストのみのモデルが一致し,(2)単言語Whisperが悪化するのに対して,(2)単言語Whisperは自己教師モデルより優れ,(3)AudioSetの事前訓練はSVPの性能を改善するが,自然発話ではない。
これらの知見は、パーキンソン病の早期発見における言語の役割を強調している。
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