Sclerosis Multiplex hangalapú felismerése akusztikai alapú beágyazások használatával

Gosztolya Gábor and Tóth László and Svindt Veronika and Bóna Judit and Hoffmann Ildikó: Sclerosis Multiplex hangalapú felismerése akusztikai alapú beágyazások használatával. In: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia, (18). pp. 151-160. (2022)

[thumbnail of msznykonf_018_151-160.pdf] Cikk, tanulmány, mű
msznykonf_018_151-160.pdf

Download (448kB)

Abstract

A sclerosis multiplex (SM) a központi idegrendszer krónikus gyulladásos megbetegedése. Mivel az SM nyelvi zavarokkal is együtt járhat, az automatikus beszédelemzés hasznosnak bizonyulhat akár az alig észrevehető beszédprodukciós változások detektálására is. Egy lényeges technikai kérdés ugyanakkor, hogy milyen jellemzőket érdemes kinyerni az alanyok beszédéből, melyeket aztán a gépi tanulási osztályozási lépés során használhatunk. Jelen cikkünkben HMM/DNN hibrid modellek mély neurális hálós akusztikus modelljeiből nyerünk ki aktivációkat, majd ezeket a teljes hangfelvételen többféleképpen összegezve (pl. átlag, szórás) használjuk jellemzőként. Kísérleteinket 23 SM alany és 22 egészséges kontroll személy négy-négy hangfelvételén végezzük. Eredményeink alapján a javasolt eljárás hatékonyabb azonosítást tesz lehetővé, mint az ugyanazon beszédadaton tanított x-vektor technika. Az elért AUC értékek tapasztalataink alapján nagyban függenek a beágyazás forrásrétegétől és a felvételszintű összegzés módjától is. A legjobb értékek az egyes beszédfeladatokon 0,824 és 0,911 közé estek.

Item Type: Article
Heading title: Beszédtechnológia
Journal or Publication Title: Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
Date: 2022
Volume: 18
ISBN: 978-963-306-848-9
Page Range: pp. 151-160
Language: Hungarian
Place of Publication: Szeged
Event Title: Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (18.) (2022) (Szeged)
Related URLs: http://acta.bibl.u-szeged.hu/75797/
Uncontrolled Keywords: Nyelvészet - számítógép alkalmazása, Sclerosis multiplex, Beszédelemzés, Beszédtechnológia
Additional Information: Bibliogr.: 160. p. ; összefoglalás magyar nyelven
Subjects: 01. Natural sciences
01. Natural sciences > 01.02. Computer and information sciences
06. Humanities
06. Humanities > 06.02. Languages and Literature
Date Deposited: 2022. May. 25. 08:08
Last Modified: 2022. May. 25. 08:10
URI: http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/75871

Actions (login required)

View Item View Item