面向 PPA 检测的分层模拟日志开放性语音
音频与语音处理
2026-03-31 v1 人工智能
声音
摘要
为原发性 progressive 痴呆症 (PPA) 构建诊断模型一直困难重重，主要是由于数据稀缺。大规模收集临床数据受限于患者群体高度脆弱以及专家标记成本高昂。为规避此问题，先前研究模拟功能不全的语音以生成训练数据。然而，这些方法不够全面，无法模拟 PPA 作为整体、多层次的表型，仅依赖孤立的功能不全现象。为此，我们提出一种新型、以临床为依据的模拟框架——分层语音模拟 (HASS)。HASS 旨在模拟日志开放变型 PPA (lvPPA) 的行为，呈现不同程度的严重程度。为此，由临床专家系统性地识别并模拟了 lvPPA 的语义、音频和时间缺陷。我们演示了该框架使得更准确和更通用的检测模型成为可能。
引用
@article{arxiv.2603.26795,
title = {HASS: Hierarchical Simulation of Logopenic Aphasic Speech for Scalable PPA Detection},
author = {Harrison Li and Kevin Wang and Cheol Jun Cho and Jiachen Lian and Rabab Rangwala and Chenxu Guo and Emma Yang and Lynn Kurteff and Zoe Ezzes and Willa Keegan-Rodewald and Jet Vonk and Siddarth Ramkrishnan and Giada Antonicelli and Zachary Miller and Marilu Gorno Tempini and Gopala Anumanchipalli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.26795},
year = {2026}
}