Bridge2AI-Voice: An ethically-sourced, diverse voice dataset linked to health information
Notice bibliographique
Résumé
The human voice contains complex acoustic markers which have been linked to important health conditions including dementia, mood disorders, and cancer. When viewed as a biomarker, voice is a promising characteristic to measure as it is simple to collect, cost-effective, and has broad clinical utility. Recent advances in artificial intelligence have provided techniques to extract previously unknown prognostically useful information from dense data elements such as images. The Bridge2AI-Voice project seeks to create an ethically sourced flagship dataset to enable future research in artificial intelligence and support critical insights into the use of voice as a biomarker of health. Here we present Bridge2AI-Voice, a comprehensive collection of data derived from voice recordings with corresponding clinical information. Bridge2AI-Voice v2.0 contains data for 19,271 recordings collected from 442 participants across five sites in North America. Participants were selected based on known conditions which manifest within the voice waveform including voice disorders, neurological disorders, mood disorders, and respiratory disorders. The release contains data considered low risk, including derivations such as spectrograms but not the original voice recordings. Detailed demographic, clinical, and validated questionnaire data are also made available. Audio recordings are included on a companion release on PhysioNet with the title "Bridge2AI-Voice: An ethically-sourced, diverse voice dataset linked to health information (Audio Included)". Please see that project for details to request access.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».