Erkennung unangemessener Pausen in dysarthrischer Sprache mit Hilfe von groß angelegter Spracherkennung

Conceitos essenciais

Die Erkennung unangemessener Pausen in dysarthrischer Sprache ist entscheidend für die Verbesserung der Sprachtherapie von Schlaganfallpatienten.

Resumo

Zusammenfassung:

• Dysarthrie beeinträchtigt die Sprachverständlichkeit nach einem Schlaganfall.
• Unangemessene Pausen sind wichtige Indikatoren für die Schwere der Dysarthrie.
• Ein groß angelegtes Spracherkennungsmodell wird vorgeschlagen, um unangemessene Pausen in dysarthrischer Sprache zu erkennen.
• Die Erkennung erfolgt durch die Umwandlung von Sprache in Text mit Pausenmarkierungen.
• Zusammenarbeit mit Sprachtherapeuten zur Festlegung von Kriterien für unangemessene Pausen.
• Neue Metrik zur Bewertung der Pausenerkennung unabhängig von der Spracherkennungsleistung.
• Experimente zeigen eine bessere Erkennung unangemessener Pausen als bei Baselines.

Struktur:

1. Einleitung
   • Dysarthrie nach einem Schlaganfall beeinträchtigt die Sprachkontrolle.
   • Notwendigkeit effizienter automatischer Methoden für die Sprachtherapie.
2. Pausenlokalisierung und unangemessene Pausen
   • Verwendung des koreanischen Dysarthrie-Sprachkorpus für die Analyse.
   • Definition von Pausen und deren Lokalisierung auf Textebene.
3. Pausenerkennung als Spracherkennung
   • Verwendung einer Seq2Seq-Architektur zur Erkennung unangemessener Pausen.
   • Training des Modells mit dem Whisper-Modell.
4. Experimente
   • Aufteilung des Korpus in Trainings-, Validierungs- und Testsets.
   • Vergleich der vorgeschlagenen Methode mit anderen Ansätzen.
5. Diskussion
   • Schwierigkeiten bei der Anwendung der IP-Erkennung auf verschiedene ASR-Modelle.
6. Fazit
   • Verbesserung der Pausenerkennung und ASR-Leistung in dysarthrischer Sprache.

Estatísticas

"Inappropriate Pause Error Rate: 14.47%"
"WER(%): 25.31"
"CER(%): 11.96"
"PauER(%): 3.077"

Citações

"Wir adressieren die IP-Erkennung in dysarthrischer Sprache, indem wir Pausen als separate Token im ASR-Modell behandeln."
"Unsere Methode übertrifft andere Methoden in der ASR- und Pausenerkennung."
"Die Konsistenz unseres Modells bei der Erkennung unangemessener Pausen über verschiedene Schweregrade der Dysarthrie hinweg unterstreicht sein Potenzial für eine effektive Diagnose und Rückmeldung."

Principais Insights Extraídos De

Inappropriate Pause Detection In Dysarthric Speech Using Large-Scale Speech Recognition

by Jeehyun Lee,... às arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18923.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie könnte die vorgeschlagene Methode zur Erkennung unangemessener Pausen in dysarthrischer Sprache auf andere Sprachen übertragen werden?

Die vorgeschlagene Methode zur Erkennung unangemessener Pausen in dysarthrischer Sprache könnte auf andere Sprachen übertragen werden, indem das Konzept der Pausenerkennung als eigenständiges Token im ASR-Modell beibehalten wird. Durch die Verwendung von Textebenen-Markierungen für Pausen können diese Labels in verschiedenen Sprachen angepasst werden. Darüber hinaus kann die Zusammenarbeit mit Sprachtherapeuten in anderen Sprachen dazu beitragen, Kriterien für unangemessene Pausen zu etablieren, um die Anpassung an verschiedene sprachliche Kontexte zu erleichtern.

Welche potenziellen Herausforderungen könnten bei der Anwendung der IP-Erkennung auf ASR-Modelle mit unterschiedlichen Decodierungsstrategien auftreten?

Bei der Anwendung der IP-Erkennung auf ASR-Modelle mit unterschiedlichen Decodierungsstrategien könnten potenzielle Herausforderungen auftreten. Einige ASR-Modelle verwenden möglicherweise Decodierungsstrategien, die nicht effektiv mit der IP-Schicht trainiert werden können, was zu Leistungsproblemen führen könnte. Darüber hinaus könnten Modelle mit komplexen Decodierungsmechanismen Schwierigkeiten haben, die spezifischen Anforderungen der IP-Erkennung zu erfüllen, insbesondere wenn die Pausen als separate Tokens behandelt werden müssen. Die Anpassung der IP-Erkennung an verschiedene Decodierungsstrategien erfordert möglicherweise zusätzliche Modifikationen und Trainingsschritte, um eine effektive Integration zu gewährleisten.

Wie könnte die Integration neuer Fortschritte in der Whisper-Technologie die Erkennung von Pausen in dysarthrischer Sprache weiter verbessern?

Die Integration neuer Fortschritte in der Whisper-Technologie könnte die Erkennung von Pausen in dysarthrischer Sprache weiter verbessern, indem sie fortschrittliche Funktionen wie die Extraktion von Wortgrenzen mithilfe von Cross-Attention implementiert. Durch die Berücksichtigung von Pausendauern könnte die Whisper-Technologie genauere Informationen über Pausen liefern, was zu einer präziseren Erkennung unangemessener Pausen führen könnte. Darüber hinaus könnten Verbesserungen in der Whisper-Technologie dazu beitragen, die Skalierbarkeit der Methode zu erhöhen und sie auf verschiedene Sprachen und Sprachkontexte auszudehnen, was die Anwendbarkeit und Effektivität der Pausenerkennung in dysarthrischer Sprache weiter steigern würde.