Das VietMed-Datensatz und -Benchmark für die automatische Spracherkennung von Vietnamesisch im medizinischen Bereich

Core Concepts

Wir präsentieren VietMed - einen Datensatz für die vietnamesische medizinische Spracherkennung, der 16 Stunden gekennzeichnete medizinische Sprache, 1000 Stunden unmarkierte medizinische Sprache und 1200 Stunden unmarkierte allgemeine Sprache umfasst. VietMed ist der weltweit größte öffentlich zugängliche Datensatz für medizinische Spracherkennung in 7 Aspekten: Gesamtdauer, Anzahl der Sprecher, Krankheiten, Aufnahmebedingungen, Sprecherrollen, einzigartige medizinische Begriffe und Akzente. Darüber hinaus veröffentlichen wir die ersten öffentlich zugänglichen großen vortrainierten Modelle für die vietnamesische Spracherkennung und die ersten öffentlich zugänglichen großen feinabgestimmten Modelle für die medizinische Spracherkennung.

Abstract

Der VietMed-Datensatz umfasst 16 Stunden gekennzeichnete medizinische Sprache, 1000 Stunden unmarkierte medizinische Sprache und 1200 Stunden unmarkierte allgemeine Sprache. Der gekennzeichnete Teil (VietMed-L) enthält Sprachaufnahmen aus verschiedenen Kontexten wie Telefongespräche, Vorlesungen, Nachrichten und Hörbücher. Die Aufnahmen decken alle 22 ICD-10-Krankheitsgruppen und 6 verschiedene Akzente ab, die die reale Verteilung in Vietnam widerspiegeln. Der Datensatz enthält Sprachaufnahmen von verschiedenen Sprecherrollen wie Ärzte, Patienten, Moderatoren und Redakteure. Die Transkription der Aufnahmen erfolgte durch einen computergestützten Workflow, der die Qualität der Transkripte erhöht. Zusätzlich zu den gekennzeichneten Daten umfasst der Datensatz 1000 Stunden unmarkierte medizinische Sprache (VietMed-U) und 1200 Stunden unmarkierte allgemeine Sprache (Viet-U), die für die unüberwachte Vortrainierung verwendet werden können. Wir haben auch die ersten öffentlich zugänglichen großen vortrainierten Modelle für die vietnamesische Spracherkennung (w2v2-Viet und XLSR-53-Viet) sowie die ersten öffentlich zugänglichen großen feinabgestimmten Modelle für die medizinische Spracherkennung veröffentlicht. Unser bestes Vortrainingsmodell XLSR-53-Viet verallgemeinert sehr gut auf den medizinischen Bereich, indem es die Fehlerrate von 51,8% auf 29,6% auf dem Testdatensatz reduziert (eine relative Verbesserung von über 40%), ohne dass medizinische Daten in der unüberwachten Vortrainierung verwendet wurden.

Stats

Die Sprachaufnahmen in unserem Datensatz haben eine Gesamtdauer von 16 Stunden, was deutlich mehr ist als andere öffentlich zugängliche medizinische Sprachdatensätze. Der Datensatz enthält Sprachaufnahmen von 61 Sprechern, die 978 einzigartige medizinische Begriffe abdecken. Die Sprachaufnahmen wurden unter 8 verschiedenen Aufnahmebedingungen wie Telefon, Vorlesungen und Nachrichten aufgenommen. Der Datensatz umfasst Sprachaufnahmen mit 6 verschiedenen Akzenten, die die reale Verteilung in Vietnam widerspiegeln. Die Sprachaufnahmen stammen von 6 verschiedenen Sprecherrollen wie Ärzte, Patienten und Moderatoren.

Quotes

"VietMed ist der weltweit größte öffentlich zugängliche medizinische Sprachdatensatz in 7 Aspekten: Gesamtdauer, Anzahl der Sprecher, Krankheiten, Aufnahmebedingungen, Sprecherrollen, einzigartige medizinische Begriffe und Akzente." "Unser bestes Vortrainingsmodell XLSR-53-Viet verallgemeinert sehr gut auf den medizinischen Bereich, indem es die Fehlerrate von 51,8% auf 29,6% auf dem Testdatensatz reduziert (eine relative Verbesserung von über 40%), ohne dass medizinische Daten in der unüberwachten Vortrainierung verwendet wurden."

Key Insights Distilled From

VietMed

by Khai Le-Duc at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05659.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der VietMed-Datensatz für die Entwicklung von Spracherkennungssystemen in anderen Sprachen und Domänen genutzt werden?

Der VietMed-Datensatz könnte als Grundlage für die Entwicklung von Spracherkennungssystemen in anderen Sprachen und Domänen dienen, indem er als Referenz für den Aufbau ähnlicher Datensätze in anderen Sprachen verwendet wird. Durch die Anpassung der Annotationstechniken und des Datensammelprozesses könnte der Datensatz auf andere Sprachen übertragen werden. Darüber hinaus könnten die Modelle, die auf dem VietMed-Datensatz trainiert wurden, als Ausgangspunkt für die Entwicklung von ASR-Systemen in anderen Sprachen dienen. Die Erfahrungen und Best Practices, die bei der Erstellung und Nutzung des VietMed-Datensatzes gewonnen wurden, könnten auf andere Sprachen übertragen werden, um die Effizienz und Genauigkeit von ASR-Systemen in verschiedenen Domänen zu verbessern.

Welche Herausforderungen könnten sich bei der Übertragung der Erkenntnisse aus dem VietMed-Datensatz auf andere Sprachen ergeben?

Bei der Übertragung der Erkenntnisse aus dem VietMed-Datensatz auf andere Sprachen könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine der Hauptprobleme könnte die Sprachenvielfalt sein, da jede Sprache ihre eigenen phonetischen und grammatikalischen Besonderheiten aufweist. Die Übertragung von Modellen und Techniken, die speziell für die vietnamesische Sprache entwickelt wurden, auf andere Sprachen erfordert daher eine sorgfältige Anpassung und Anpassung an die jeweiligen Sprachmerkmale. Darüber hinaus könnten kulturelle Unterschiede und die Vielfalt der medizinischen Terminologie in verschiedenen Sprachen die Übertragung der Erkenntnisse erschweren. Es ist wichtig, diese Herausforderungen zu berücksichtigen und geeignete Anpassungen vorzunehmen, um die Effektivität der ASR-Systeme in anderen Sprachen zu gewährleisten.

Wie könnte der VietMed-Datensatz dazu beitragen, die Barrierefreiheit und den Zugang zu medizinischen Informationen für Menschen mit Behinderungen zu verbessern?

Der VietMed-Datensatz könnte dazu beitragen, die Barrierefreiheit und den Zugang zu medizinischen Informationen für Menschen mit Behinderungen zu verbessern, indem er die Entwicklung von barrierefreien ASR-Systemen unterstützt. Durch die Nutzung des Datensatzes können ASR-Systeme entwickelt werden, die es Menschen mit Sehbehinderungen oder motorischen Einschränkungen ermöglichen, medizinische Informationen mündlich abzurufen. Dies würde diesen Personen den Zugang zu wichtigen Gesundheitsinformationen erleichtern und ihre Unabhängigkeit und Selbstbestimmung stärken. Darüber hinaus könnten barrierefreie ASR-Systeme auf Basis des VietMed-Datensatzes dazu beitragen, die Kommunikation zwischen medizinischem Personal und Patienten mit Sprach- oder Hörbehinderungen zu verbessern, was zu einer besseren Gesundheitsversorgung und -erfahrung für alle Beteiligten führen würde.