Detection of Early Parkinson's Disease by Leveraging Speech Foundation Models
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a progressive neurodegenerative disorder affecting millions worldwide, characterized by a wide range of motor and non-motor symptoms. Among these symptoms, alterations in speech and voice quality stand out as early and prominent indicators of the disease. Recently, the emergence of speech foundation models has revolutionized the field by providing powerful tools for speech processing and feature extraction. In this article, we investigate the capabilities of three state-of the art speech foundation models, wav2vec2.0, Whisper and SeamlessM4T, to develop robust and accurate methods for PD detection from voice recordings. We experiment with both direct feature extraction and finetuning of the foundation models for the PD classification task, and validate the results against clinical and neuroimaging data. We achieve promising results using both pretrained features and models' finetuning, with finetuning providing stronger performance, up to 91.35% for AUC, which is the new state of the art on the ICEBERG dataset. The predictions of our models also show good correlation with clinical as well as DaTSCAN scores, proving the feasibility to apply speech foundation models for detection of early PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».