Edric Castel Hao

人工智能模型利用语音和文本解决痴呆症检测问题

研究人员开发了使用人工智能检测痴呆症的新方法，重点关注语音中的语言和声学特征。一项研究为低资源下的菲律宾语和英语对话中的痴呆症检测基准测试 NeoBERT，发现双语微调显著提高了性能。另一种方法提出了一个多模态深度学习框架，该框架联合处理语音和转录信息，使用 HuBERT 进行声学表示，使用 BERT 进行语言表示，并采用基于注意力的融合机制和互信息目标来提高准确性。