Potential Applications of Artificial Intelligence for Cross-language Intelligibility Assessment of Dysarthric Speech

要約

目的：本解説では、構音障害音声の言語横断的な明瞭度評価を進めるために、人工知能（AI）をどのように活用できるかを紹介する。方法言語普遍的な発話障害を捉える普遍的モデルと、言語的ニュアンスを取り入れた言語特異的な明瞭度モデルからなる概念的枠組みを提案する。さらに、データの不足、アノテーションの複雑さ、限られた言語的洞察など、言語横断的な明瞭度評価における主要な障壁を特定し、これらの課題を克服するためのAI主導の解決策を提示する。結論AIの進歩は、言語間のスケーラビリティと言語ごとの適応性のバランスをとることで、構音障害音声の言語横断的な明瞭度評価を強化する変革の機会を提供する。

要約(オリジナル)

Purpose: This commentary introduces how artificial intelligence (AI) can be leveraged to advance cross-language intelligibility assessment of dysarthric speech. Method: We propose a conceptual framework consisting of a universal model that captures language-universal speech impairments and a language-specific intelligibility model that incorporates linguistic nuances. Additionally, we identify key barriers to cross-language intelligibility assessment, including data scarcity, annotation complexity, and limited linguistic insights, and present AI-driven solutions to overcome these challenges. Conclusion: Advances in AI offer transformative opportunities to enhance cross-language intelligibility assessment for dysarthric speech by balancing scalability across languages and adaptability by languages.

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