Marco de Cuantificación Acústico-Prosódica Multidimensional Utilizando Habla No Guionizada para la Identificación del...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Ciencia del Habla
• Psicología del Desarrollo

Sus antecedentes:

• La detección temprana del trastorno del espectro autista (TEA) es crucial para la intervención, pero los métodos actuales basados en el habla que utilizan tareas guionizadas son limitados.
• La detección automática de anomalías del habla en niños con TEA enfrenta desafíos debido a las limitaciones de la tarea y los problemas de generalización.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un marco basado en el habla no guionizada para cuantificar patrones acústico-prosódicos atípicos para la identificación automática del TEA.
• Permitir la detección a gran escala y no clínica del TEA utilizando interacciones naturalistas.

Principales métodos:

• Se recopiló habla espontánea de niños con TEA y niños en desarrollo típico (TD) durante interacciones naturalistas.
• Se extrajeron características acústicas multidimensionales de conversaciones fluidas.
• Se utilizó el análisis discriminante lineal para modelar y clasificar patrones prosódicos relacionados con el TEA.

Principales resultados:

• Se identificaron patrones prosódicos atípicos significativos en niños con TEA, incluyendo una reducción de la continuidad del habla y un aumento de la variabilidad del tono.
• Se logró un rendimiento de clasificación robusto (precisión = 0.85 ± 0.07, F1 = 0.86 ± 0.07).
• Se encontró que los patrones atípicos eran más pronunciados en diálogos abiertos y se correlacionaban con la habilidad lingüística.

Conclusiones:

• El análisis del habla no guionizada es vital para capturar patrones prosódicos atípicos en el TEA.
• El marco desarrollado muestra una gran promesa para la detección del TEA a gran escala fuera de los entornos clínicos.
• Los patrones acústico-prosódicos pueden servir como marcadores objetivos para evaluar la gravedad del TEA.