Automatische Bewertung der Sprachqualität bei Patienten mit Kopf-Hals-Krebs mithilfe von ASR-gestütztem Wav2Vec2

Core Concepts

Ein neuer Ansatz zur automatischen Bewertung der Sprachqualität bei Patienten mit Kopf-Hals-Krebs, der auf dem Wav2Vec2-Modell basiert, das für Aufgaben der automatischen Spracherkennung (ASR) feinabgestimmt wurde. Dieser Ansatz erzielt im Vergleich zu bestehenden Methoden deutlich bessere Ergebnisse bei der Vorhersage von Verständlichkeit und Schweregrad der Sprachstörungen.

Abstract

Die Studie präsentiert einen neuen Ansatz zur automatischen Bewertung der Sprachqualität bei Patienten mit Kopf-Hals-Krebs. Anstatt Sprachsegmente zu verwenden, wird das gesamte Audiosignal analysiert, um eine genauere Einschätzung der Sprachleistung zu erhalten.
Es werden verschiedene Varianten des Wav2Vec2-Modells untersucht, die entweder durch selbstüberwachtes Lernen (SSL) oder durch Feinabstimmung für Aufgaben der automatischen Spracherkennung (ASR) vortrainiert wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass das ASR-basierte Wav2Vec2-Modell die besten Vorhersageleistungen für Verständlichkeit (MSE = 0,73) und Schweregrad (MSE = 1,15) erzielt, ohne dass zusätzliche Datenaugmentierung erforderlich ist.
Im Vergleich zu bestehenden Ansätzen erreicht das vorgeschlagene System eine deutliche Verbesserung von 58% bei der Vorhersage der Verständlichkeit und 41% bei der Vorhersage des Schweregrades auf dem SpeeCOmco-Datensatz. Dies unterstreicht die Leistungsfähigkeit des ASR-basierten Wav2Vec2-Modells für die Bewertung der Sprachqualität.
Darüber hinaus zeigt die Analyse, dass die Dauer der Sprachsegmente einen Einfluss auf die Modellentscheidungen hat, insbesondere bei Patienten mit schweren Sprachstörungen. Hingegen scheint die Änderung des Sprachinhalts zwischen Training und Test die Modellleistung nicht signifikant zu beeinflussen.

Stats

Die Patienten mit Kopf-Hals-Krebs erreichten im Durchschnitt einen Verständlichkeitsscore von 5,8 und einen Schweregrad-Score von 5,1 auf einer Skala von 0 bis 10.
Bei Patienten mit Parkinson-Erkrankung lag der durchschnittliche Schweregrad-Score bei 0,56 und der Verständlichkeits-Score bei 0,3 auf einer Skala von 0 bis 4.

Quotes

"Unsere Ergebnisse zeigen, dass das ASR-basierte Wav2Vec2-Modell die besten Vorhersageleistungen für Verständlichkeit und Schweregrad erzielt und auf einen starken Zusammenhang zwischen ASR und Sprachqualitätsbewertung hinweisen könnte."
"Die Analyse zeigt, dass die Dauer der Sprachsegmente einen Einfluss auf die Modellentscheidungen hat, insbesondere bei Patienten mit schweren Sprachstörungen."

Key Insights Distilled From

Exploring Pathological Speech Quality Assessment with ASR-Powered Wav2Vec2 in Data-Scarce Context

by Tuan Nguyen,... at arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20184.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Interpretierbarkeit des Wav2Vec2-Modells für die Sprachqualitätsbewertung weiter verbessern?

Um die Interpretierbarkeit des Wav2Vec2-Modells für die Sprachqualitätsbewertung weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer davon wäre die Implementierung von Techniken zur Visualisierung der internen Repräsentationen des Modells. Durch Visualisierungen wie z.B. t-SNE-Plots oder Aktivierungskarten könnte man besser verstehen, welche Merkmale das Modell lernt und wie es zu seinen Entscheidungen kommt. Darüber hinaus könnte die Integration von Erklärbarkeitsmethoden wie z.B. LIME oder SHAP helfen, die Beiträge einzelner Merkmale oder Segmente zur Gesamtbewertung zu verstehen. Durch die Kombination dieser Ansätze könnte die Interpretierbarkeit des Modells deutlich verbessert werden.

Welche zusätzlichen Merkmale oder Kontextinformationen könnten die Modellleistung bei Patienten mit milden Sprachstörungen verbessern?

Bei Patienten mit milden Sprachstörungen könnten zusätzliche Merkmale oder Kontextinformationen die Modellleistung verbessern. Zum Beispiel könnten Informationen über die Art der Sprachstörung, die Ursachen oder die individuellen Hintergründe des Patienten berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnten spezifische linguistische Merkmale wie die Artikulation, die Prosodie oder die Sprechgeschwindigkeit in die Bewertung einbezogen werden. Die Integration von Daten aus anderen Quellen wie medizinischen Aufzeichnungen, Therapieverläufen oder Patientenberichten könnte ebenfalls dazu beitragen, ein umfassenderes Bild der individuellen Situation des Patienten zu erhalten und die Modellleistung zu verbessern.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Sprachstörungen wie Aphasie oder Dysarthrie übertragen?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie könnten auf andere Sprachstörungen wie Aphasie oder Dysarthrie übertragen werden, da die zugrunde liegenden Prinzipien der automatischen Sprachqualitätsbewertung allgemein anwendbar sind. Durch die Anpassung des Modells an die spezifischen Merkmale und Herausforderungen dieser Sprachstörungen könnte es möglich sein, ähnliche Leistungen bei der Bewertung von Aphasie oder Dysarthrie zu erzielen. Die Integration von sprachlichen und nicht-sprachlichen Merkmalen, die für diese Störungen relevant sind, sowie die Berücksichtigung von Kontextinformationen aus dem klinischen Umfeld könnten dazu beitragen, die Modellleistung zu optimieren und die Diagnose und Behandlung von Patienten mit Aphasie oder Dysarthrie zu unterstützen.