基于语音的远程帕金森病检测的自动质量控制与增强
音频与语音处理
2019-06-03 v2 声音
摘要
当训练与运行条件之间存在主要由测试信号退化引起的声学不匹配时,基于语音的帕金森病(PD)检测系统的性能会下降。本文通过考虑远程语音分析中常见的三类退化(即背景噪声、混响和非线性失真)来解决此不匹配问题,并研究这些退化如何影响PD检测系统的性能。在已知具体退化类型的前提下,我们探索多种增强算法在补偿该不匹配并提升PD检测精度方面的有效性。接着,我们提出两种方法,通过识别语音信号中短期与长期退化的存在与类型以及协议违规来自动控制录音质量。最后,我们尝试使用所提质量控制方法以指导增强算法的选择。使用mPower移动PD数据集在不同退化条件下的语音录音进行的实验结果表明,质量控制方法在选择合适的增强方法进而提高PD检测精度方面是有效的。本研究是开发能够在未知声学环境中运行的远程PD检测系统的一步。
引用
@article{arxiv.1905.11785,
title = {Automatic Quality Control and Enhancement for Voice-Based Remote Parkinson's Disease Detection},
author = {Amir Hossein Poorjam and Mathew Shaji Kavalekalam and Liming Shi and Yordan P. Raykov and Jesper Rindom Jensen and Max A. Little and Mads Græsbøll Christensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11785},
year = {2019}
}
备注
Preprint, 12 pages, 6 figures