Conceitos essenciais
自己監督学習モデルHuBERTは、失語症分類、単語認識、理解可能性分類で優れたパフォーマンスを示しました。
Resumo
自動化された失語症評価の重要性と挑戦について述べられている。
HuBERTが他のモデルよりも優れた特徴抽出器であることが示されている。
ノイズシナリオ下での実験結果やクラス分類などが記載されている。
結果として、自己監督学習は小規模なデータセットでも有用であることが示唆されている。
自己監督学習モデルHuBERTの優れたパフォーマンス
HuBERTは失語症分類、単語認識、理解可能性分類で高い精度を達成した。
他の自己監督学習モデルも良好な結果を示した。
ノイズシナリオ下での実験結果
ノイズ除去およびノイズ追加シナリオにおいて、特徴抽出器と分類性能が低下した。
自己監督モデルは引き続き音響モデルを上回っていた。
クラス分類性能比較
HuBERTやwav2vec2などの自己監督モデルは音響モデルよりも高い精度を達成した。
Estatísticas
最初から何かを始めることは難しい。 - 75.1%から93.97%までの高精度を達成する既存の試みに言及しています。
最後までやり抜くことが大切です。 - 特徴抽出器は音響特徴量よりも優れたパフォーマンスを示しました。