Detección automática de la enfermedad de Parkinson usando componentes moduladoras de señales de voz

Parkinson’s Disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder after Alzheimer’s disease. This disorder mainly affects older adults at a rate of about 2%, and about 89% of people diagnosed with PD also develop speech disorders. This has led scientific community to research information embedded in speech signal from Parkinson’s patients, which has allowed not only a diagnosis of the pathology but also a follow-up of its evolution. In recent years, a large number of studies have focused on the automatic detection of pathologies related to the voice, in order to make objective evaluations of the voice in a non-invasive manner. In cases where the pathology primarily affects the vibratory patterns of vocal folds such as Parkinson’s, the analyses typically performed are sustained over vowel pronunciations. In this article, it is proposed to use information from slow and rapid variations in speech signals, also known as modulating components, combined with an effective dimensionality reduction approach that will be used as input to the classification system. The proposed approach achieves classification rates higher than 88  %, surpassing the classical approach based on Mel Cepstrals Coefficients (MFCC). The results show that the information extracted from slow varying components is highly discriminative for the task at hand, and could support assisted diagnosis systems for PD.La Enfermedad de Parkinson (EP) es el segundo trastorno neurodegenerativo más común después de la enfermedad de Alzheimer. Este trastorno afecta principalmente a los adultos mayores con una tasa de aproximadamente el 2%, y aproximadamente el 89% de las personas diagnosticadas con EP también desarrollan trastornos del habla. Esto ha llevado a la comunidad científica a investigar información embebida en las señales de voz de pacientes diagnosticados con la EP, lo que ha permitido no solo un diagnóstico de la patología sino también un seguimiento de su evolución. En los últimos años, una gran cantidad de estudios se han centrado en la detección automática de patologías relacionadas con la voz, a fin de realizar evaluaciones objetivas de manera no invasiva. En los casos en que la patología afecta principalmente los patrones vibratorios de las cuerdas vocales como el Parkinson, los análisis que se realizan típicamente sobre grabaciones de vocales sostenidas. En este artículo, se propone utilizar información de componentes con variación lenta de las señales de voz, también conocidas como componentes de modulación, combinadas con un enfoque efectivo de reducción de dimensiónalidad que se utilizará como entrada al sistema de clasificación. El enfoque propuesto logra tasas de clasificación superiores al 88  %, superando el enfoque clásico basado en los Coeficientes Cepstrales de Mel (MFCC). Los resultados muestran que la información extraída de componentes que varían lentamente es altamente discriminatoria para el problema abordado y podría apoyar los sistemas de diagnóstico asistido para EP

Sensory Communication

Contains table of contents for Section 2 and reports on five research projects.National Institutes of Health Contract 2 R01 DC00117National Institutes of Health Contract 1 R01 DC02032National Institutes of Health Contract 2 P01 DC00361National Institutes of Health Contract N01 DC22402National Institutes of Health Grant R01-DC001001National Institutes of Health Grant R01-DC00270National Institutes of Health Grant 5 R01 DC00126National Institutes of Health Grant R29-DC00625U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-88-K-0604U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-91-J-1454U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-92-J-1814U.S. Navy - Naval Air Warfare Center Training Systems Division Contract N61339-94-C-0087U.S. Navy - Naval Air Warfare Center Training System Division Contract N61339-93-C-0055U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-93-1-1198National Aeronautics and Space Administration/Ames Research Center Grant NCC 2-77

Characterizing and comparing acoustic representations in convolutional neural networks and the human auditory system

Le traitement auditif dans le cerveau humain et dans les systèmes informatiques consiste en une cascade de transformations représentationnelles qui extraient et réorganisent les informations pertinentes pour permettre l'exécution des tâches. Cette thèse s'intéresse à la nature des représentations acoustiques et aux principes de conception et d'apprentissage qui soutiennent leur développement. Les objectifs scientifiques sont de caractériser et de comparer les représentations auditives dans les réseaux de neurones convolutionnels profonds (CNN) et la voie auditive humaine. Ce travail soulève plusieurs questions méta-scientifiques sur la nature du progrès scientifique, qui sont également considérées. L'introduction passe en revue les connaissances actuelles sur la voie auditive des mammifères et présente les concepts pertinents de l'apprentissage profond. Le premier article soutient que les questions philosophiques les plus pressantes à l'intersection de l'intelligence artificielle et biologique concernent finalement la définition des phénomènes à expliquer et ce qui constitue des explications valables de tels phénomènes. Je surligne les théories pertinentes de l'explication scientifique que j’espére fourniront un échafaudage pour de futures discussions. L'article 2 teste un modèle populaire de cortex auditif basé sur des modulations spectro-temporelles. Nous constatons qu'un modèle linéaire entraîné uniquement sur les réponses BOLD aux ondulations dynamiques simples (contenant seulement une fréquence fondamentale, un taux de modulation temporelle et une échelle spectrale) peut se généraliser pour prédire les réponses aux mélanges de deux ondulations dynamiques. Le troisième article caractérise la spécificité linguistique des couches CNN et explore l'effet de l'entraînement figé et des poids aléatoires. Nous avons observé trois régions distinctes de transférabilité: (1) les deux premières couches étaient entièrement transférables, (2) les couches 2 à 8 étaient également hautement transférables, mais nous avons trouvé évidence de spécificité de la langue, (3) les couches suivantes entièrement connectées étaient plus spécifiques à la langue mais pouvaient être adaptées sur la langue cible. Dans l'article 4, nous utilisons l'analyse de similarité pour constater que la performance supérieure de l'entraînement figé obtenues à l'article 3 peuvent être attribuées aux différences de représentation dans l'avant-dernière couche: la deuxième couche entièrement connectée. Nous analysons également les réseaux aléatoires de l'article 3, dont nous concluons que la forme représentationnelle est doublement contrainte par l'architecture et la forme de l'entrée et de la cible. Pour tester si les CNN acoustiques apprennent une hiérarchie de représentation similaire à celle du système auditif humain, le cinquième article compare l'activité des réseaux «freeze trained» de l'article 3 à l'activité IRMf 7T dans l'ensemble du système auditif humain. Nous ne trouvons aucune évidence d'une hiérarchie de représentation partagée et constatons plutôt que tous nos régions auditifs étaient les plus similaires à la première couche entièrement connectée. Enfin, le chapitre de discussion passe en revue les mérites et les limites d'une approche d'apprentissage profond aux neurosciences dans un cadre de comparaison de modèles. Ensemble, ces travaux contribuent à l'entreprise naissante de modélisation du système auditif avec des réseaux de neurones et constituent un petit pas vers une science unifiée de l'intelligence qui étudie les phénomènes qui se manifestent dans l'intelligence biologique et artificielle.Auditory processing in the human brain and in contemporary machine hearing systems consists of a cascade of representational transformations that extract and reorganize relevant information to enable task performance. This thesis is concerned with the nature of acoustic representations and the network design and learning principles that support their development. The primary scientific goals are to characterize and compare auditory representations in deep convolutional neural networks (CNNs) and the human auditory pathway. This work prompts several meta-scientific questions about the nature of scientific progress, which are also considered. The introduction reviews what is currently known about the mammalian auditory pathway and introduces the relevant concepts in deep learning.The first article argues that the most pressing philosophical questions at the intersection of artificial and biological intelligence are ultimately concerned with defining the phenomena to be explained and with what constitute valid explanations of such phenomena. I highlight relevant theories of scientific explanation which we hope will provide scaffolding for future discussion. Article 2 tests a popular model of auditory cortex based on frequency-specific spectrotemporal modulations. We find that a linear model trained only on BOLD responses to simple dynamic ripples (containing only one fundamental frequency, temporal modulation rate, and spectral scale) can generalize to predict responses to mixtures of two dynamic ripples. Both the third and fourth article investigate how CNN representations are affected by various aspects of training. The third article characterizes the language specificity of CNN layers and explores the effect of freeze training and random weights. We observed three distinct regions of transferability: (1) the first two layers were entirely transferable between languages, (2) layers 2--8 were also highly transferable but we found some evidence of language specificity, (3) the subsequent fully connected layers were more language specific but could be successfully finetuned to the target language. In Article 4, we use similarity analysis to find that the superior performance of freeze training achieved in Article 3 can be largely attributed to representational differences in the penultimate layer: the second fully connected layer. We also analyze the random networks from Article 3, from which we conclude that representational form is doubly constrained by architecture and the form of the input and target. To test whether acoustic CNNs learn a similar representational hierarchy as that of the human auditory system, the fifth article presents a similarity analysis to compare the activity of the freeze trained networks from Article 3 to 7T fMRI activity throughout the human auditory system. We find no evidence of a shared representational hierarchy and instead find that all of our auditory regions were most similar to the first fully connected layer. Finally, the discussion chapter reviews the merits and limitations of a deep learning approach to neuroscience in a model comparison framework. Together, these works contribute to the nascent enterprise of modeling the auditory system with neural networks and constitute a small step towards a unified science of intelligence that studies the phenomena that are exhibited in both biological and artificial intelligence

Digital Signal Processing Research Program

Contains table of contents for Section 2, an introduction, reports on sixteen research projects and a list of publications.Bose CorporationMIT-Woods Hole Oceanographic Institution Joint Graduate Program in Oceanographic EngineeringAdvanced Research Projects Agency/U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-93-1-0686Lockheed Sanders, Inc./U.S. Navy - Office of Naval Research Contract N00014-91-C-0125U.S. Air Force - Office of Scientific Research Grant AFOSR-91-0034AT&T Laboratories Doctoral Support ProgramAdvanced Research Projects Agency/U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-89-J-1489U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-93-1-0686National Science Foundation FellowshipMaryland Procurement Office Contract MDA904-93-C-4180U.S. Navy - Office of Naval Research Grant N00014-91-J-162