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MobiDev：利用人工智能对老年痴呆症进行早期诊断和预测（中译版）（18页）.pdf

上传人： Kell****reet 编号：82670 2022-07-13 PDF PDF 中文版中文版中文版 18页 2.66MB

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报告速读

本文主要介绍了使用人工智能进行早期痴呆症诊断和预测的研究。研究使用了两种不同的方法来分析痴呆症模式：语音到文本模型和端到端方法。在语音到文本模型中，使用wav2vec 2.0基础模型和NEMO QuartzNet作为特征提取器，Huggingface BERT作为分类器。在端到端方法中，使用ALBERT和HuBERT作为特征提取器，并使用自定义的s3prl模型进行微调。研究结果显示，使用语音特征进行分类的方法比使用文本特征的方法表现更好。此外，研究还发现，数据质量对模型的训练和预测结果有重要影响，因此在进行特征提取之前，需要对数据进行预处理，以提高数据质量。