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English(EN) Can Large Language Models Imitate Human Speech for Clinical Assessment? LLM-Driven Data Augmentation for Cognitive Score Prediction

LLM 生成的语音数据提高了对认知衰退的预测能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的方法来增强用于预测认知衰退的语音数据，利用 GPT-5 生成合成的口语独白。这种 LLM 驱动的方法旨在解决临床语音分析中常见的 the dataset size 和 class imbalance 的局限性。对日语语料库的实验表明，语义引导的增强，优先考虑接近真实患者数据的样本，显著降低了低分个体的预测误差，同时保持了其他个体的性能。 AI

影响 通过解决语音分析中的数据稀缺性和不平衡性问题，增强了 LLM 改进临床评估工具的潜力。

排序理由 学术论文，详细介绍了使用 LLM 进行数据增强的新方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Eiji Aramaki ·

    大型语言模型能否模仿人类语音进行临床评估？LLM驱动的数据增强用于认知评分预测

    Accurate assessment of cognitive decline from spontaneous speech remains challenging due to limited dataset size and class imbalance. In this work, we propose a large language model (LLM)-driven data augmentation framework to improve the prediction of cognitive scores from speech…

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