在渐进性神经疾病,失联症类型和失联症严重程度中,在连接的演讲中自动化的母音发音分析
Vojtech Illner1, Tereza Tykalova1, Dominik Skrabal2
1Department of Circuit Theory, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague, Czech Republic.
概括
这项研究开发了一种自动化方法,用于评估由神经疾病引起的失联症中的母音发音缺陷. 该算法准确地识别了障碍,有助于选运动语言障碍.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 语音语言病理学 语言病理学
- 声学分析 声学分析
背景情况:
- 关节功能障碍是影响运动控制的神经系统疾病的标志.
- 从连接式语音中对表达缺陷的自动评估是有限的.
- 失联症是一种运动语音障碍,呈现出各种各样的发音挑战.
研究的目的:
- 设计一种全自动化方法,用于分析失联症中母音发音障碍.
- 为了评估这种方法在各种神经疾病和失关节症亚型中的敏感性.
- 建立一个客观的声学分析来选运动语言障碍.
主要方法:
- 从459名发言者 (306名健康患者,153名神经病患者) 获取了语音数据.
- 采用了一个形式追踪器,语音识别器和信号处理器进行分析.
- 研究的元音空间面积和表达缺陷的形式比.
主要成果:
- 在多种神经退行性疾病和类型的脱节症中检测到关节下肢.
- 形式比率对母音缺陷比母音空间面积更敏感.
- 在疾病/脱节性关节炎的类型和严重程度方面,获得的分类得分高达49.2%,F得分为0.77.
结论:
- 声母发音的变化表明了潜在的神经病理生理学.
- 客观声学分析为查运动语音障碍提供了一个潜在的通用方法.
- 开发的自动化方法对评估脱节性关节炎有希望.
