パーキンソン病における他言語間の失調性（構音障害）検出のための自己教師あり音声表現の適応
arXiv cs.CL / 2026/3/24
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要点
- 誤った（失調性の）発話データは希少であるため、本研究は言語固有の限られたデータセットを超えて一般化する方法として、パーキンソン病における他言語間の失調性（構音障害）検出を対象とする。
- 健常者の音声に由来する重心（セントロイド）ベースの適応を用いて、自己教師ありの音声埋め込みをソース言語からターゲット言語の分布へ整列させる、表現レベルの言語シフト（LS）手法を提案する。
- チェコ語、ドイツ語、スペイン語の口腔DDK記録に対する実験により、LSは他言語間転移設定で感度とF1を大きく改善し、多言語学習でも小さいながら一貫した改善が見られる。
- 表現の分析では、LSが埋め込み空間内で言語アイデンティティを低減することが示されており、この手法が、失調性の検出を混乱させ得る言語依存の構造を緩和することを示唆している。
