Speech foundation models in healthcare: Effect of layer selection on pathological speech feature prediction

📄 arXiv: 2402.01796v2 📥 PDF

作者: Daniela A. Wiepert, Rene L. Utianski, Joseph R. Duffy, John L. Stricker, Leland R. Barnard, David T. Jones, Hugo Botha

分类: eess.AS, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-02-02 (更新: 2024-06-21)

备注: Accepted to INTERSPEECH 2024

💡 一句话要点

通过层选择优化基础模型以提升病理语音特征预测

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 病理语音 基础模型 迁移学习 层选择 特征预测 神经网络 临床应用

📋 核心要点

  1. 现有方法在病理语音特征预测中存在层选择不当导致性能不足的问题。
  2. 本文提出通过选择最佳层来优化基础模型的迁移学习，以提升病理语音特征的预测准确性。
  3. 实验结果显示，最佳层选择可使每个特征的平衡准确率提高约15.8%，并且加权和方法在泛化能力上表现优异。

📝 摘要（中文）

准确提取语音中的临床信息对于许多神经系统疾病的诊断和治疗至关重要。因此，利用人工智能进行临床语音的自动客观评估引起了广泛关注。本文探讨了基础模型的迁移学习，重点研究了层选择对病理语音特征预测的影响。研究发现，选择最佳层可以显著提高性能（与最差层相比，每个特征的平衡准确率提高约15.8%，与最后一层相比提高约13.6%），但最佳层因预测特征而异，并不总能很好地泛化到未见数据。学习的加权和在分布内表现与平均最佳层相当（仅低约1.2%），并且在分布外数据上具有较强的泛化能力（仅比平均最佳层低1.5%）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在病理语音特征预测中，层选择不当导致的性能不足问题。现有方法未能充分利用基础模型的层次特性，影响了预测的准确性和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是通过选择最佳层来优化基础模型在病理语音特征预测中的表现。研究表明，不同层对特征预测的影响显著，最佳层的选择可以提升模型的整体性能。

技术框架：整体架构包括基础模型的迁移学习过程，首先进行特征提取，然后通过选择不同的层进行特征预测，最后评估不同层的性能。主要模块包括数据预处理、模型训练、层选择和性能评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种基于层选择的优化策略，显著提高了病理语音特征预测的准确性。这一方法与传统的单一层使用方法有本质区别，能够更好地适应不同特征的需求。

关键设计：在实验中，采用了加权和方法来综合不同层的输出，设置了特定的损失函数以优化模型性能，并对网络结构进行了调整以适应特征预测任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，选择最佳层可使每个特征的平衡准确率提高约15.8%，而与最后一层相比提高约13.6%。此外，学习的加权和方法在分布外数据上表现出色，仅比平均最佳层低1.5%，显示出良好的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在医疗领域中，可以用于自动化的语音评估，帮助医生更准确地诊断和治疗语言障碍及其他神经系统疾病。未来，随着技术的进步，该方法可能会被应用于更复杂的临床场景，提升医疗服务的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Accurately extracting clinical information from speech is critical to the diagnosis and treatment of many neurological conditions. As such, there is interest in leveraging AI for automatic, objective assessments of clinical speech to facilitate diagnosis and treatment of speech disorders. We explore transfer learning using foundation models, focusing on the impact of layer selection for the downstream task of predicting pathological speech features. We find that selecting an optimal layer can greatly improve performance (~15.8% increase in balanced accuracy per feature as compared to worst layer, ~13.6% increase as compared to final layer), though the best layer varies by predicted feature and does not always generalize well to unseen data. A learned weighted sum offers comparable performance to the average best layer in-distribution (only ~1.2% lower) and had strong generalization for out-of-distribution data (only 1.5% lower than the average best layer).