基于纵向语音变换器的肌萎缩侧索硬化症进展自动预测
声音
2024-06-28 v1 人工智能
音频与语音处理
摘要
肌萎缩侧索硬化症（ALS）疾病进展的自动预测提供了比手动方法更高效和更客观的替代方案。我们提出了ALS纵向语音变换器（ALST），这是一种基于神经网络的ALS疾病进展自动预测器，可从ALS患者的纵向语音记录中进行预测。通过利用高质量的预训练语音特征和记录中的纵向信息，我们的最佳模型实现了91.0%的AUC，相较于之前最佳模型提升了5.6%。仔细的分析揭示了ALST能够对ALS进展进行细粒度且可解释的预测，尤其擅长区分较罕见和较重的病例。代码已公开。
引用
@article{arxiv.2406.18625,
title = {Automatic Prediction of Amyotrophic Lateral Sclerosis Progression using Longitudinal Speech Transformer},
author = {Liming Wang and Yuan Gong and Nauman Dawalatabad and Marco Vilela and Katerina Placek and Brian Tracey and Yishu Gong and Alan Premasiri and Fernando Vieira and James Glass},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18625},
year = {2024}
}