論文の概要: Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Network for Detecting Disfluency in Children's Speech via Multiscale Acoustic Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08210v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 14:54:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.973634
• Title: Paediatric-HGNN: A Hybrid Heterogeneous Graph Neural Network for Detecting Disfluency in Children's Speech via Multiscale Acoustic Fusion
• Title（参考訳）: Paediatric-HGNN:マルチスケール音響融合による幼児音声の拡散検出のためのハイブリッド不均一グラフニューラルネットワーク
• Authors: Rashini Liyanarachchi, Rachael Mackay, Alison Short, Aditya Joshi, Erik Meijering,
• Abstract要約: 小児科データに適したコンテキスト認識型パートホールインタラクションネットワーク(CaPIN)を用いたフレームワークであるPaediatric-HGNNを紹介する。 従来の1次元信号モデリングの代わりに、語彙単位(ワードノード)と細粒度音響セグメント(フレームノード)の階層的関係を解析する異種グラフを構築した。 Paediatric-HGNNでは82.4%の重み付け精度と0.386の典型的拡散F1スコアを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.858767102945668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated stuttering detection (ASD) systems struggle with paediatric speech due to high acoustic variability in developing voices and the subtle distinction between pathological stuttering and typical developmental disfluencies. We introduce Paediatric-HGNN, a framework using a Context-aware Part-whole Interaction Network (CaPIN) tailored for paediatric data. Instead of conventional 1D signal modelling, our approach builds a heterogeneous graph capturing hierarchical relationships between lexical units (word nodes) and fine-grained acoustic segments (frame nodes). Trained on curated paediatric corpora (UCLASS and FluencyBank), Paediatric-HGNN achieves 82.4% weighted accuracy and a Typical Disfluency F1-score of 0.386. Modelling hierarchical lexical-acoustic interactions captures developmental "searching" behaviour, offering a more robust and interpretable tool for early clinical intervention.
• Abstract（参考訳）: 発声音声の音響的変動や,病的発声と典型的な発達障害の微妙な区別が原因で,ASDシステムは小児音声に苦しむ。 小児科データに適したコンテキスト認識型パートホールインタラクションネットワーク(CaPIN)を用いたフレームワークであるPaediatric-HGNNを紹介する。 従来の1次元信号モデリングの代わりに、語彙単位(ワードノード)と細粒度音響セグメント(フレームノード)の階層的関係を解析する異種グラフを構築した。 キュレートされた小児コーパス(UCLASSとFluencyBank)で訓練されたPediatric-HGNNの重み付け精度は82.4%、典型的拡散F1スコアは0.386である。 階層的語彙-音響相互作用のモデル化は、発達的「調査」の振る舞いを捉え、早期臨床介入のためのより堅牢で解釈可能なツールを提供する。

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