論文の概要: Respiratory Distress Detection from Telephone Speech using Acoustic and Prosodic Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.09270v1
• Date: Sun, 15 Nov 2020 13:32:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 07:53:50.359832
• Title: Respiratory Distress Detection from Telephone Speech using Acoustic and Prosodic Features
• Title（参考訳）: 音響・韻律的特徴を用いた電話音声からの呼吸距離検出
• Authors: Meemnur Rashid, Kaisar Ahmed Alman, Khaled Hasan, John H.L. Hansen and Taufiq Hasan
• Abstract要約: 本研究は,よく知られた音響・韻律的特徴を用いた呼吸困難の自動検出に関する予備的知見を要約する。 音声サンプルはバングラデシュの医療機関から未確認の遠隔医療電話から収集される。 呼吸困難は、声質、発声パターン、発声時間、発声時間などの音声特徴を変化させる可能性があると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.77184655808592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the widespread use of telemedicine services, automatic assessment of health conditions via telephone speech can significantly impact public health. This work summarizes our preliminary findings on automatic detection of respiratory distress using well-known acoustic and prosodic features. Speech samples are collected from de-identified telemedicine phonecalls from a healthcare provider in Bangladesh. The recordings include conversational speech samples of patients talking to doctors showing mild or severe respiratory distress or asthma symptoms. We hypothesize that respiratory distress may alter speech features such as voice quality, speaking pattern, loudness, and speech-pause duration. To capture these variations, we utilize a set of well-known acoustic and prosodic features with a Support Vector Machine (SVM) classifier for detecting the presence of respiratory distress. Experimental evaluations are performed using a 3-fold cross-validation scheme, ensuring patient-independent data splits. We obtained an overall accuracy of 86.4\% in detecting respiratory distress from the speech recordings using the acoustic feature set. Correlation analysis reveals that the top-performing features include loudness, voice rate, voice duration, and pause duration.
• Abstract（参考訳）: 遠隔医療サービスの普及に伴い、電話による健康状態の自動評価は公衆衛生に大きな影響を及ぼす可能性がある。 本研究は,よく知られた音響・韻律的特徴を用いた呼吸困難の自動検出に関する予備的知見を要約する。 音声サンプルはバングラデシュの医療機関から未確認の遠隔医療電話から収集される。 録音には、軽度または重度の呼吸困難または喘息症状を示す医師と話している患者の会話音声サンプルが含まれる。 呼吸困難は音声品質,発話パターン,ラウドネス,発話停止時間などの音声特徴を変化させる可能性があると仮定した。 これらの変動を捉えるために,支援ベクターマシン(svm)分類器を用いて,呼吸困難の有無を検出するための音響的特徴と韻律的特徴のセットを用いた。 患者非依存のデータ分割を確実にする3次元クロスバリデーションスキームを用いて実験的評価を行う。 音響特徴セットを用いた音声記録から呼吸困難の検出において,86.4\%の総合的精度を得た。 相関分析の結果, 発声時間, 発声時間, 発声時間, 発声時間, 発声時間, 発声時間,

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