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超越可解码性：声学因素是否驱动基于语音的阿尔茨海默病评估预测？
Beyond Decodability: Do Acoustic Factors Drive Predictions in Speech-Based Alzheimer's Assessment?
摘要
研究基于 ADReSSo 数据集和三种大型自监督学习骨干模型，对仅参与者语音、非语音和完整录音施加受控噪声与混响干预，结合逐层线性解码、输入与表征空间干预及几何对齐分析，区分声学可解码性与对 AD 预测的实际影响。
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