Deep neural network model for anomic aphasia and the recovery process

失语症的深度神经网络模型及其恢复过程

• 批准号: 20K11860
• 负责人: 黒岩 眞吾
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11860/
• 关键词: 失語症; 語想起; 語連想; BERT; 深層学習; SHAP; 言語訓練教材; 言語訓練アプリ; 言語訓練; アプリ

(1)人の語連想の自己学習過程を模倣するニューラルネットワークとして，１語から５語を想起するネットワークと５語から１語を想起するネットワークを結合したself-supervised learningが可能な深層学習モデルの検討を行った．この構成はDeep Auto-Encoderと呼ばれる構造であるが，中間層で情報圧縮するのではなく，情報を拡張する点に特徴がある．そのため，評価関数は元の１語に戻ることに加え，中間層で出力される５語が元の１語を含まず，かつ，多様性に富んだ語となる必要があると考え，離散隔離分布を中心に様々な評価関数を検討した．また，全結合型に加え，Transformer型も検討した．実験では，教師あり学習データに『連想語頻度表』（300語）を，教師なしデータに出現頻度の高い約8000語を用いて半教師あり学習を行った．実験の結果，１語から５語の語連想では，上位５語中0.45語で人の連想に含まれる語を出力できた．一方で，５語から１語の連想の精度は低く，デコーダ側の改良が必要であることが明らかとなった．(2)これまでは公開されているBERTを用いてきたが，語連想タスクを想定したBERTの学習を試みた．これにより，１語から５語の語連想において，５語中0.41語で人の連想に含まれる語を出力できた(昨年度は0.38語)．一方で，５語から１語の語連想では各刺激語の貢献度であるシャープレイ値の改良版の検討を行うとともに，カテゴリー指定語の効果を確認した．また，語連想手法の評価を行うための語連想Webアプリの開発も行った（語想起の失語症教材としての利用も可能）．(3) 人が２つの単母音音声を聞いて同一の話者の発声であるかを判定する機構を模したDNNを単語音声に拡張した．その結果，0.3秒から1秒の単語発声で98%から99%の正解率を得た．

(1) people may want to learn how to learn the process by themselves. If they want to learn more about the process, they may want to learn more about the process. If you want to learn the process, you may want to learn more about the process. You may want to learn more about the process of learning the process. You may want to learn more about the process of learning the process. You may want to learn more about the process of learning the process. You may want to learn more about the process of learning the process. You may want to learn more about the In the middle of the market, the number of customers in the middle of the market, the number of dollars, the number of dollars, the number of dollars, Transformers are required to learn more about the scale of their thoughts, and the results show that they are about 8000 percent higher than those in the previous 5 years. The results show that the students in the upper 5 years do not want to do anything. The accuracy is low, the accuracy is low, the In 5, there are 0.41 people in the market. (last year, 0.38). On the one hand, 5 people want to contribute to each stimulus. I want to know how much I want to know. I don't want to do this. I don't know if I want to do this. I don't know if I want to do this. I don't want to do this. (remember that the textbook of dysphagia makes full use of the possibility). (3) the sound of the vowel sound of the same person is the same as that of the vowel sound of the same person. The result is that the sound of the DNN sound does not change. In 0.3 seconds, the correct solution rate is 98% and 99%, respectively.

项目成果

ResNet/ResNeXtによる深層話者埋め込みの検討

使用 ResNet/ResNeXt 进行深度说话人嵌入研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 鈴木克樹;堀内靖雄;柘植覚;黒岩眞吾
• 通讯作者: 黒岩眞吾

Multiple Words to Single Word Associations Using Masked Language Models

使用屏蔽语言模型的多个单词到单个单词的关联

• DOI: 10.1109/kst57286.2023.10086780
• 发表时间: 2023
• 期刊: Proc. 2023 15th International Conference on Knowledge and Smart Technology
• 作者: Yuya Soma;Yasuo Horiuchi;Shingo Kuroiwa
• 通讯作者: Shingo Kuroiwa

Identification of vocal tract state before and after swallowing using acoustic features

利用声学特征识别吞咽前后的声道状态

• DOI: 10.1109/gcce56475.2022.10014393
• 发表时间: 2023
• 期刊: Proc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics
• 作者: Aoi Sugita;Masafumi Nishida;Masafumi Nishimura;Yasuo Horiuchi;Shingo Kuroiwa
• 通讯作者: Shingo Kuroiwa

検索画像を介在させた語から語の連想模擬法の検討

使用搜索图像检验词与词关联模拟方法

• 发表时间: 2021
• 作者: 相馬 佑哉;堀内 靖雄;黒岩 眞吾
• 通讯作者: 黒岩 眞吾

単母音発声を対象とした深層話者 照合手法の検討

单元音深度说话人匹配方法研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 髙見澤真央;黒岩眞吾;堀内 靖雄;柘植覚
• 通讯作者: 柘植覚