从普通话说话的老人的语音特征自动检测假定轻度认知障碍
Rumi Wang1, Chen Kuang2, Chengyu Guo2
1Rehabilitation Medicine Department, Speech and Language Pathology Therapy Section, The Second Xiangya Hospital of Central South University, Changsha, Hunan, China.
Journal of Alzheimer's disease : JAD
|August 28, 2023
概括
语音分析可以检测普通话老年人的早期认知衰退. 声学特征准确地预测可谓的轻度认知障碍 (pMCI),提供一种非侵入性评估工具.
科学领域:
- 老年学是一门学科.
- 语音科学 语言科学
- 计算语言学 计算语言学
背景情况:
- 在老年人中检测轻度认知障碍 (MCI) 是一个挑战.
- 很少有研究探讨声学特征,以识别患有MCI (pMCI) 风险的普通话老人.
研究的目的:
- 研究使用自动语音声学特征来检测pMCI的老年人.
- 识别认知衰退的早期声学标志物.
主要方法:
- 收集了41名pMCI患者和41名对照人进行阅读任务的语音数据.
- 提取的声学特征和训练的机器学习分类器.
- 与迷你精神状态考试2分数相关的分类器预测.
主要成果:
- 时间,光谱和能量声学特征有效预测了pMCI.
- 随机森林分类器实现了81%的准确性和0.81 AUC.
- 在认知得分和pMCI概率之间发现了强烈的负相关性.
结论:
- 自动声学语音分析是一种有前途的非侵入性方法.
- 这种方法可以评估和监测普通话老年人的早期认知衰退.
