Paediatric-HGNN: 다중 스케일 음향 융합을 통한 아동 음성 내 비유창성 탐지를 위한 하이브리드 이종 그래프 신경망 (Hybrid
요약
아동의 음성 데이터에서 말더듬을 탐지하기 위해 계층적 이종 그래프 신경망(HGNN)을 활용한 Paediatric-HGNN 프레임워크를 제안합니다. 단어와 음향 세그먼트 간의 상호작용을 모델링하여 발달 중인 아동 음성의 특성을 효과적으로 포착합니다.
핵심 포인트
- 이종 그래프를 통한 어휘-음향 계층적 관계 모델링
- CaPIN 네트워크를 활용한 문맥 인식 부분-전체 상호작용 구현
- UCLASS 및 FluencyBank 코퍼스 기반 82.4% 가중 정확도 달성
- 조기 임상 개입을 위한 해석 가능한 탐지 도구 제공
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