科學家透過對抗式持續學習推進了聲音病理學檢測
概述
聲音病理學指的是由於異常狀況，如聲音嘶啞，癱瘓，囊腫甚至癌症，導致聲帶（或聲帶）振動異常的問題。在這種情況下，聲音病理學檢測（VPD）受到了廣泛關注，因為它是一種非侵入性的方法，可以自動檢測聲音問題。它由兩個處理模組組成：一個特徵提取模組，用於表徵常規聲音以及一個聲音檢測模組，用於檢測異常聲音。
機器學習方法，如支援向量機（SVM）和卷積神經網路（CNN），已經成功地應用於病態聲音檢測模組，以達到良好的 VPD 效能。此外自我監督的預訓練模型能夠學習通用且豐富的語音特徵表示而不是明確的語音特徵，進一步提高了它的 VPD 能力。然而對這些模型進行微調以進行 VPD 會產生過度擬合的問題，原因是從對話語音到 VPD 任務的域漂移。結果，預訓練模型過於關注訓練資料，在新資料上表現不佳，無法進行泛化。為理解決這個問題，在韓國光州科學技術學院（GIST）的研究團隊提出了一種對抗性對預訓練（A-TAPT）的對比學習方法，將這種對抗性正則化技術加入到持續學習過程中。
研究結果
在沙爾布呂肯語音資料庫上進行了多次 VPD 實驗，研究人員發現提出的 A-TAPT 相比於 SVM 和 CNN ResNet50，在未加權平均召回率（UAR）方面分別提高了 12.36％和 15.38％。它還比傳統的 TAPT 學習高出 2.77％的 UAR。這表明 A-TAPT 在緩解過度擬合問題方面更為出色。
對未來的影響和展望
這項研究的第一作者，樸先生，在談到這項工作的長遠影響時表示：“在未來五到十年內，我們與麻省理工學院合作開展的 VPD 領域的開創性研究可能從根本上改變醫療保健、技術和各個行業。透過實現對與語音相關的疾病的早期和準確診斷，它可能引領出更有效的治療方式，改善了無數個體的生活質量。”
評論和建議
這項對抗式持續學習的研究為聲音病理學檢測的發展帶來了重要的突破。它透過對持續學習過程中的對抗性正則化技術的引入，解決了預訓練模型在 VPD 任務中過度擬合的問題，取得了更好的效能表現。
這項研究的成果對於醫療保健和技術領域具有重要意義。透過提供早期和準確的聲音病理學檢測，它有望提高診斷的準確性，並能夠幫助醫生做出更好的治療決策。對於病人來說這意味著能夠更早地發現聲音相關疾病並接受更有效的治療，從而改善其生活質量。
此外這項研究還為未來的研究提供了指導。它表明，在持續學習和對抗性正則化方面的應用可能成為改進機器學習模型效能和泛化能力的關鍵。這為其他領域的研究人員提供了啟示，並提供了改進模型訓練和應用的新思路。
總之這項研究為聲音病理學檢測的自動化和準確性開拓了新的途徑，對於改善醫療保健、技術和相關行業具有重要的影響。我們期待未來對於這項研究成果的進一步應用和發展。
