面向自发语音阿尔茨海默症检测的跨语言迁移学习
音频与语音处理
2023-03-07 v1 声音
摘要
阿尔茨海默症（AD）是一种进行性神经退行性疾病，最常表现为记忆缺陷和认知衰退。随着人口老龄化，自动化认知障碍检测方法受到广泛关注。近年来备受关注的一种方法是利用自发语音进行 AD 检测。尽管结果令人鼓舞，但所学语音特征能否跨语言泛化尚不确定。为填补这一空白，组织了 ADReSS-M 挑战赛。本文介绍我们向该 ICASSP-2023 信号处理大挑战（SPGC）提交的作品。模型在 228 个英语图片描述任务样本上训练，并仅使用 8 个样本迁移至希腊语。我们在 AD 检测上获得 82.6% 的准确率，在认知评分预测上获得 4.345 的均方根误差，并在 24 名参赛者中排名第二。
引用
@article{arxiv.2303.03049,
title = {Cross-Lingual Transfer Learning for Alzheimer's Detection From Spontaneous Speech},
author = {Bastiaan Tamm and Rik Vandenberghe and Hugo Van hamme},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.03049},
year = {2023}
}
备注
2 pages, submitted to ICASSP 2023