Automatic Detection of Mild Cognitive Impairment from Spontaneous Speech using ASR

QR kód

Automatic Detection of Mild Cognitive Impairment from Spontaneous Speech using ASR

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Tóth László Gosztolya Gábor Vincze Veronika Hoffmann Ildikó Szatlóczki Gréta Biró Edit Zsura Fruzsina Pákáski Magdolna Kálmán János
Dokumentumtípus:	Könyv része
Megjelent:	International Speech Communication Association (ISCA) 2015
Sorozat:	Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association
mtmt:	2941862
Online Access:	http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/8541

Hasonló tételek

A speech recognition-based solution for the automatic detection of mild cognitive impairment from spontaneous speech
Szerző: Tóth László, et al.
Megjelent: (2018)

Identifying mild cognitive impairment and mild Alzheimer’s disease based on spontaneous speech using ASR and linguistic features
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2019)

Detecting mild cognitive impairment from spontaneous speech by correlation-based phonetic feature selection
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2016)

Cross-lingual detection of mild cognitive impairment based on temporal parameters of spontaneous speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2021)

Linguistic Parameters of Spontaneous Speech for identifying Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease
Szerző: Vincze Veronika, et al.
Megjelent: (2022)

Temporal speech parameters detect mild cognitive impairment in different languages validation and comparison of the Speech-GAP Test® in English and Hungarian /
Szerző: Kálmán János, et al.
Megjelent: (2022)

Automatic screening of mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease by means of posterior-thresholding hesitation representation
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2022)

The Role of Silence in Verbal Fluency Tasks – A New Approach for the Detection of Mild Cognitive Impairment
Szerző: Balogh Réka, et al.
Megjelent: (2023)

Combining Acoustic Feature Sets for Detecting Mild Cognitive Impairment in the Interspeech'24 TAUKADIAL Challenge
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2024)

Temporal analysis of spontaneous speech for early screening of cognitive impairment among the elderly
Szerző: Imre Nóra
Megjelent: (2023)

Using Spectral Sequence-to-Sequence Autoencoders to Assess Mild Cognitive Impairment
Szerző: Kiss-Vetráb Mercedes, et al.
Megjelent: (2022)

Automatic Assessment of Signs of Alcohol Dependency Syndrome from Spontaneous Speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2025)

Knowledge of general practitioners on dementia and mild cognitive impairment a cross-sectional, questionnaire study from Hungary /
Szerző: Imre Nóra, et al.
Megjelent: (2019)

Impaired context reversal learning, but not cue reversal learning, in patients with amnestic mild cognitive impairment
Szerző: Levy-Gigi Einat, et al.
Megjelent: (2011)

User-centric Evaluation of Automatic Punctuation in ASR Closed Captioning
Szerző: Tündik Máté Ákos, et al.
Megjelent: (2018)

Improving Speed and Accuracy in Automatic Speech Recognition
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2010)

Identifying Schizophrenia Based on Temporal Parameters in Spontaneous Speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2018)

Speech-related parameters are sensitive measures of acetylcholinesterase inhibitor therapy in mild Alzheimer’s disease
Szerző: Hegedüs Éva, et al.
Megjelent: (2024)

Teaching English to Students with Mild Cognitive Disabilities
Szerző: Kapás Ildikó Dóra
Megjelent: (2017)

Adapting dynamic time warping to the speech of the hearing impaired
Szerző: Czap László, et al.
Megjelent: (2016)

Non-invasive Brain Stimulation in Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment—A State-of-the-Art Review on Methodological Characteristics and Stimulation Parameters
Szerző: Holczer Adrienn, et al.
Megjelent: (2020)

Selection and enhancement of Gabor filters for automatic speech recognition
Szerző: Kovács György, et al.
Megjelent: (2014)

Domain Adaptation of Deep Neural Networks for Automatic Speech Recognition via Wireless Sensors
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2016)

Pharmacologically-induced neurovascular uncoupling is associated with cognitive impairment in mice
Szerző: Tarantini Stefano, et al.
Megjelent: (2015)

Adaptation of Speaker and Speech Recognition Methods for the Automatic Screening of Speech Disorders using Machine Learning
Szerző: Egas López José Vicente
Megjelent: (2023)

Automatic Assessment of the Degree of Clinical Depression from Speech Using X-Vectors
Szerző: José Vicente Egas López, et al.
Megjelent: (2022)

Parallelization of an algorithm for the automatic detection of deformable objects
Szerző: González-Linares J. M., et al.
Megjelent: (2001)

Automatic Detection and Characterization of Biomarkers in OCT Images
Szerző: Katona Melinda, et al.
Megjelent: (2018)

Extracting Phonetic Posterior-Based Features for Detecting Multiple Sclerosis From Speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2023)

Impaired vascular responses of insulin-resistant rats after mild subarachnoid hemorrhage
Szerző: Institóris Ádám, et al.
Megjelent: (2011)

Making a Distinction Between Schizophrenia and Bipolar Disorder Based on Temporal Parameters in Spontaneous Speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2020)

Temporal Speech Parameters Indicate Early Cognitive Decline in Elderly Patients With Type 2 Diabetes Mellitus
Szerző: Imre Nóra, et al.
Megjelent: (2022)

Noise Robust Automatic Speech Recognition Based on Spectro-Temporal Techniques
Szerző: Kovács György
Megjelent: (2018)

Automatic Detection of Subretinal Fluid and Cyst in Retinal Images
Szerző: Katona Melinda, et al.
Megjelent: (2017)

Automatic failure detection and monitoring of ventilation and cooling systems
Szerző: Lévai Balázs László
Megjelent: (2014)

Telltale silence temporal speech parameters discriminate between prodromal dementia and mild Alzheimer's disease /
Szerző: Vincze Veronika, et al.
Megjelent: (2021)

Using the Bag-of-Audio-Word Feature Representation of ASR DNN Posteriors for Paralinguistic Classification
Szerző: Gosztolya Gábor
Megjelent: (2019)

Using Acoustic Deep Neural Network Embeddings to Detect Multiple Sclerosis From Speech
Szerző: Gosztolya Gábor, et al.
Megjelent: (2022)

Developing Automatic English Speaking Skills Testing System Using Speech Recognition
Szerző: M. Aliv Faizal, et al.
Megjelent: (2022)

Automatic segmentation of continuous speech at word and phrase level by using suprasegmental parameters
Szerző: Vicsi Klára, et al.
Megjelent: (2004)