연구진은 기존의 훈련이 필요 없는 훈련 방법으로, 음운 특징 하위 공간에서 d-prime 분리 가능성을 기반으로 하는 뇌전증 심각도 평가 방법을 소개했습니다.
이번 연구에서는 12개 언어와 5가지 원인(파킨슨병, 뇌성마비, ALS, 다운 증후군, 뇌졸중)에 걸쳐 3,374명의 화자를 대상으로 분석 범위를 확대하여 6개의 SSL 백본을 사용했습니다.
연구 결과, 원인 특이적인 저하 프로필이 그룹 수준에서 구별 가능하며, 언어 간 프로필 모양의 안정성이 확인되었고, 아키텍처에 독립적인 결과를 보였습니다.