Новый фреймворк использует автоэнкодер с обучением на основе контрастов для анализа речи на уровне сегментов на китайском языке с целью выявления когнитивных нарушений. Он обеспечивает стабильную и конкурентную производительность на четырех наборах данных, с существенным улучшением в классификации на три класса, особенно при ограниченном количестве помеченных данных.