使用F0和基于持续时间的特征来描述中风影响的语言
M V S Jyothi1, Oindrila Banerjee1, D Govind2
1Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation, Vaddeswaram, Guntur, AP, 522302, India.
Scientific reports
|February 15, 2026
概括
语音分析揭示了中风患者明显的音调 (F0) 和持续时间模式. 与健康人相比,中风患者表现出改变的F0轮和语音过渡持续时间.
科学领域:
- 神经语言学是一种神经语言学.
- 语音科学 语言科学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 脑卒中可以显著影响语音的产生,影响像音调和持续时间这样的语音特征.
- 描述这些语音变化对于诊断和康复至关重要.
研究的目的:
- 分析中风患者发言中的音调 (F0) 和持续时间特征.
- 为了区分中风幸存者和健康对照者之间的语言特征.
主要方法:
- 从50名中风患者和50名健康说话者中开发了一个语音集.
- 对F0轮和语音区域持续时间进行了性别特定的统计分析.
- 利用塞普斯特拉系数分析来估计过渡和非过渡地区的持续时间.
- 使用单向ANOVA测试验证实发现.
主要成果:
- 中位数F0区分了中风患者和对照人群,女性显示较低的F0和男性显示较高的F0.
- 脑卒中患者表现出较短的过渡区域和较长的非过渡区域 (稳定状态).
- 在中风患者中观察到较高的相对过渡区域.
结论:
- 语音中的F0和持续时间模式是区分中风患者和健康个体的可靠指标.
- 这些声学特征为中风相关的语言障碍提供了潜在的生物标志物.
- 进一步的研究可以根据这些发现探索基于这些发现的治疗干预措施.


