Jun, 2021
使用听觉、词汇、语调和停顿特征对阿尔茨海默病痴呆进行识别并抗干扰
Alzheimer's Dementia Recognition Using Acoustic, Lexical, Disfluency and Speech Pause Features Robust to Noisy Inputs
Morteza Rohanian, Julian Hough, Matthew Purver
TL;DR本文介绍了两种基于多模态融合的深度学习模型，同时使用 ASR 转录的语音和声纹数据，对结构化诊断任务中的说话人是否存在阿尔茨海默病进行分类，并评估了 ADReSSo 挑战 2021 数据，其中最佳模型 BiLSTM 采用了包括单词、单词概率、口吃特征、停顿信息和各种声学特征的 highway 层，实现了 84％ 的准确率和 4.26 的 MMSE 认知分数预测 RSME 误差。通过使用多模态方法和单词概率、口吃和停顿信息，我们的模型在预测认知衰退时表现出了提高，并且对于使用多模态融合和门控技术进行的 AD 分类，我们展示了相当大的收益。