«`html
Оценка влияния шума на модели машинного обучения для оценки голосовых нарушений
Глубокое обучение стало мощным инструментом для классификации патологических голосов, особенно в оценке шкалы GRBAS (Grade, Roughness, Breathiness, Asthenia, Strain). Шкала GRBAS — это стандартизированный метод, который клиницисты используют для оценки голосовых нарушений на основе аудитивно-воспринимаемого суждения. Традиционные методы классификации патологических голосов часто полагаются на ручное извлечение признаков и субъективный анализ, что может быть трудоемким и несогласованным. Техники глубокого обучения, такие как одномерные сверточные нейронные сети (1D-CNN), предлагают значительные преимущества, автоматически извлекая соответствующие признаки из исходных аудиоданных, захватывая сложные узоры и нюансы, характерные для конкретных патологических состояний.
Влияние шума на точность моделей
Однако шум может значительно влиять на точность этих моделей. Поскольку они полагаются на извлечение тонких признаков из голосовых сигналов, любой фоновый шум или искажение может затруднить важные характеристики, приводя к ошибочной классификации. Шум из окружающей среды записи, оборудования или фоновых звуков представляет собой критическую проблему в разработке надежных систем обнаружения голосовых патологий. Часто используются методы предварительной обработки, такие как уменьшение шума и улучшение сигнала, но они могут быть недостаточными для устранения влияния шума на производительность классификации.
В этом контексте недавно была опубликована статья в журнале The Laryngoscope, которая направлена на оценку влияния фонового шума на модели машинного обучения, используемые для оценки шкалы GRBAS при оценке голосовых нарушений.
Основные результаты и рекомендации
Исследователи создали уникальный набор данных из голосовых образцов клинических пациентов, записанных в звукоизолированной комнате. Эти образцы были оценены в соответствии со шкалой GRBAS отоларингологами и опытным речевым терапевтом. Медианные значения оценок были приняты в качестве правильных ответов, и согласованность между оценщиками была оценена с использованием альфа-коэффициента Криппендорфа.
Модель машинного обучения была 5-слойной 1D-CNN, создана и оценена с использованием TensorFlow. Набор данных был разделен на 80% обучающих, 10% проверочных и 10% тестовых данных. Процесс обучения проводился без данных о шуме. К тестовым образцам был добавлен гауссов шум различной интенсивности для оценки устойчивости к шуму. Производительность модели была оценена с использованием точности, F1-оценки и квадратичного взвешенного коэффициента каппа Коэна при различных условиях шума.
Исследование подчеркивает значимость шума как проблемы при применении моделей машинного обучения в реальных сценариях, таких как комнаты обследования.
Набор голосовых образцов, сбалансированный по возрасту и полу, показал, что модель глубокого обучения хорошо справляется с данными без шума. При увеличении интенсивности гауссова шума метрики производительности значительно снижались, и точность резко падала при наивысшем уровне шума. Это снижение было замечено для всех параметров GRBAS, причем некоторые шкалы показывали наиболее значительное снижение.
Исследование показало, что фоновый шум существенно влияет на точность модели и метрики производительности. Эффективность модели уменьшалась с увеличением уровня шума, подчеркивая ее уязвимость в реальных условиях. Некоторые компоненты GRBAS оказались более чувствительными к шуму. Исследование предлагает внедрение методов, устойчивых к шуму, таких как аугментация данных и уменьшение шума, для улучшения устойчивости модели. Ограничения включают в себя малое количество оценщиков и использование только одного типа голосового образца, что может не полностью отражать изменчивость голосовых нарушений. Будущие работы должны решить эти проблемы, чтобы улучшить обобщаемость и производительность модели в шумных средах.
В заключение, производительность модели значительно ухудшилась при увеличении фонового шума, что повлияло на метрики оценки. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов, устойчивых к шуму, таких как аугментация данных, для улучшения устойчивости модели в реальных условиях. Улучшение надежности шкалы GRBAS может сделать ее ценным инструментом как для врачей, так и для пациентов. Автоматизированные оценки могут способствовать более раннему выявлению заболеваний, что приведет к более эффективному лечению и лучшей поддержке реабилитации.
Посмотрите Paper. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 47 тыс. подписчиков на ML SubReddit
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь
Arcee AI выпустила DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для трансформации модельного уплотнения для создания эффективных высокопроизводительных малых языковых моделей
Статья Assessing Noise Impact on Machine Learning Models for Voice Disorder Evaluation впервые появилась на MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Assessing Noise Impact on Machine Learning Models for Voice Disorder Evaluation.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
