女性の音声データを用いた多様体Siameseネットワークによる認知症検出

本研究は、女性参加者を対象とした音声データから認知症を検出するために、多様体Siameseネットワークを活用しています。Dementia BankデータベースのPittコーパス内の音声録音とトランスクリプトを用いて、様々な音声分析手法（MFCC、ゼロクロスレートなど）とテキスト前処理方法が用いられています。音声とテキストの特徴を組み合わせた多様体Siameseネットワークが開発され、認知症検出の精度が向上します。データ拡張技術により、モデルの堅牢性が向上しています。本研究は、認知症診断の文脈における多様体学習への包括的なアプローチを提供しています。