事前学習済み深層学習モデルを用いた

現在，高齢化社会の進行に伴い認知症患者が増大している．医療機関での受診はコストや時間がかかる上，早期発見が困難であるという課題がある．本研究では，コストの高い書き起こしテキストを必要とせず，音声波形のみから手軽かつ迅速に認知症傾向を判定するモデルの構築を目的とする．自己教師あり学習モデルであるHuBERTおよびwav2vec2.0を特徴抽出器として採用し，日本語および英語のデータセットを用いて分類精度の比較検証を行った．実験の結果，日本語データにおいてHuBERTを用いたモデルが73.0%の精度を達成し，先行研究の機械学習ベースモデルを上回る性能を示した．