音韻サブスペースの崩壊は病因特異的で、言語を越えて安定：3,374人の話者からの証拠

arXiv cs.CL / 2026/4/24

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要点

本研究は、凍結した自己教師あり音声表現に対して音韻特徴サブスペースのdプライ分離度を用いるトレーニング不要の失語症（ジスアー術）重症度評価手法を、12言語・5つの病因にまたがる3,374人規模へ拡張した。
その結果、分解能は個人レベルでは限定的なものの、グループレベルでは病因ごとの劣化プロファイルが明確に区別でき、多くの音韻特徴で大きな効果量が得られた。
子音のdプライ・プロファイル形状は、各病因について利用可能な言語間で非常に高い安定性を示し（コサイン類似度>0.95）、障害パターンの言語非依存な表現型推定を可能にする一方で、絶対的な重症度の解釈にはコーパス内キャリブレーションが必要である。
この手法は6種類のSSLバックボーンに対しても頑健で、単調な重症度勾配と高いモデル間一致が観測され、固定トークンによるdプライ推定でも同様の重症度相関が維持された。