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यह पत्र अत्याधुनिक स्वचालित अनामीकरण तकनीकों का उपयोग करते हुए अनामित रोगात्मक वाक् डेटा का एक व्यापक, मानव-केंद्रित विश्लेषण प्रस्तुत करता है। 180 वक्ताओं (फांक होंठ और तालु, अटैक्सिया, डिसार्थ्रिया, डिस्फ़ोनिया और स्वस्थ नियंत्रण वाले लोगों सहित) के वाक् डेटा को अनामित किया गया और विविध भाषाई, नैदानिक और तकनीकी पृष्ठभूमि वाले 10 मूल और गैर-मूल जर्मन भाषी श्रोताओं के साथ ट्यूरिंग-शैली की पहचान और गुणवत्ता मूल्यांकन कार्यों के अधीन किया गया। अनामीकरण से औसतन 30-40% त्रुटि दर प्राप्त हुई, और श्रोताओं ने शून्य-शॉट (एकल एक्सपोज़र) और कुछ-शॉट (बार-बार एक्सपोज़र) दोनों स्थितियों में मूल्यांकन किया। पहचान की सटीकता आम तौर पर उच्च थी (शून्य-शॉट के लिए 91% और कुछ-शॉट के लिए 93%) मूल श्रोताओं ने मूल भाषण को गैर-मूल वक्ताओं की तुलना में थोड़ा ज़्यादा रेटिंग दी, लेकिन अनामीकरण के बाद यह अंतर नगण्य था। कोई लैंगिक पूर्वाग्रह नहीं देखा गया, और अवधारणात्मक परिणाम स्वचालित मीट्रिक्स से सहसंबंधित नहीं थे। मूल भाषण में, बोधगम्यता अनुभूत गुणवत्ता से सहसंबंधित थी, लेकिन अनामीकरण के बाद ऐसा नहीं था।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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स्वचालित गुमनामीकरण तकनीकों के अवधारणात्मक प्रभाव की गहन समझ प्रदान करता है।
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इसमें प्रत्येक विकलांगता प्रकार के लिए गुमनामीकरण रणनीतियों की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया है।
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इससे गोपनीयता और अवधारणात्मक अखंडता दोनों को संरक्षित करने वाली गुमनामीकरण रणनीतियों को विकसित करने के महत्व का पता चलता है।
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हम यह प्रदर्शित करते हैं कि अनामित ध्वनि डेटा की गुणवत्ता का पर्याप्त रूप से आकलन करने के लिए अकेले स्वचालित मीट्रिक पर्याप्त नहीं हैं।
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श्रोता-आधारित मूल्यांकन के महत्व पर बल दिया गया।
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Limitations:
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यह अध्ययन जर्मन भाषियों तक ही सीमित था, जिससे सामान्यीकरण सीमित हो गया।
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गुमनामीकरण तकनीकों की त्रुटि दर अपेक्षाकृत अधिक (30-40%) है।
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देशी और गैर-देशी वक्ताओं के बीच अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे। एक बड़े नमूने के आकार की आवश्यकता हो सकती है।
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चूंकि यह एक विशिष्ट अनामीकरण तकनीक का विश्लेषण है, इसलिए अन्य तकनीकों के लिए सामान्यीकरण सीमित है।
