Enhancing and Exploring Mild Cognitive Impairment Detection with W2V-BERT-2.0

要約

この研究では、タウカディアル横断データセットを使用して軽度認知障害（MCI）を検出するための多言語オーディオ自己監視学習モデルを調査します。
BERTモデルによる音声転写ベースの検出は効果的ですが、転写が不足しているため、制限は存在します。
これらの問題に対処するために、この研究では、W2V-Bert-2.0の音声発話からの機能を直接利用しています。
MCI分類のためのモデルの必須層を検出し、MCIの特性を考慮した特定の推論ロジックを設計する視覚化方法を提案します。
実験は競争結果を示しており、提案された推論ロジックはベースラインからの改善に大きく貢献しています。
また、データ分割に対するMCI分類の精度の機能と感度のスピーカーバイアスに関連する課題を明らかにする詳細な分析を実施し、将来の研究のための貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This study explores a multi-lingual audio self-supervised learning model for detecting mild cognitive impairment (MCI) using the TAUKADIAL cross-lingual dataset. While speech transcription-based detection with BERT models is effective, limitations exist due to a lack of transcriptions and temporal information. To address these issues, the study utilizes features directly from speech utterances with W2V-BERT-2.0. We propose a visualization method to detect essential layers of the model for MCI classification and design a specific inference logic considering the characteristics of MCI. The experiment shows competitive results, and the proposed inference logic significantly contributes to the improvements from the baseline. We also conduct detailed analysis which reveals the challenges related to speaker bias in the features and the sensitivity of MCI classification accuracy to the data split, providing valuable insights for future research.

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