生成网络数据增强提升痴呆症语音检测效果
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生成网络数据增强提升痴呆症语音检测效果
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AI 综述
Bahman Mirheidari 等研究者在 arXiv 论文（arXiv:2004.05989）中报告，用生成模型对自动痴呆症检测系统提取的语音与音频特征做数据增强，以改进 DNN 分类器。其中变分自编码器将区分记忆门诊典型患者群体的四分类 F-score 从 58% 提升至约 74%，提高 16 个百分点。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月11日 13:00
用生成网络做数据增强以识别痴呆症报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AI用生成网络做数据增强以识别痴呆症
研究者将生成模型数据增强应用于自动痴呆症检测系统的语音与音频特征，用两个生成模型合成样本改进 DNN 分类器。变分自编码器将区分记忆门诊典型患者群体的四分类 F-score 从 58% 提升至约 74%，提高 16 个百分点。
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