論文の概要: The Phonetic Footprint of Parkinson's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11514v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 20:44:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:11:53.841987
• Title: The Phonetic Footprint of Parkinson's Disease
• Title（参考訳）: パーキンソン病の音声的足跡
• Authors: Philipp Klumpp, Tom\'as Arias-Vergara, Juan Camilo V\'asquez-Correa, Paula Andrea P\'erez-Toro, Juan Rafael Orozco-Arroyave, Anton Batliner, Elmar N\"oth
• Abstract要約: パーキンソン病(PD)は患者の運動能力に重大な影響を及ぼす。 母音の不安定性、スラリー発音、遅い発声などの特徴パターンは、影響を受けた個人によく見られる。 健常者を対象に訓練した音声認識器を用いて, PDが患者の音声足跡に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.64383793837174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: As one of the most prevalent neurodegenerative disorders, Parkinson's disease (PD) has a significant impact on the fine motor skills of patients. The complex interplay of different articulators during speech production and realization of required muscle tension become increasingly difficult, thus leading to a dysarthric speech. Characteristic patterns such as vowel instability, slurred pronunciation and slow speech can often be observed in the affected individuals and were analyzed in previous studies to determine the presence and progression of PD. In this work, we used a phonetic recognizer trained exclusively on healthy speech data to investigate how PD affected the phonetic footprint of patients. We rediscovered numerous patterns that had been described in previous contributions although our system had never seen any pathological speech previously. Furthermore, we could show that intermediate activations from the neural network could serve as feature vectors encoding information related to the disease state of individuals. We were also able to directly correlate the expert-rated intelligibility of a speaker with the mean confidence of phonetic predictions. Our results support the assumption that pathological data is not necessarily required to train systems that are capable of analyzing PD speech.
• Abstract（参考訳）: 最も一般的な神経変性疾患の1つとして、パーキンソン病(pd)は患者の運動スキルに大きな影響を与える。 音声の合成と筋緊張の実現において異なる調音器の複雑な相互作用はますます難しくなり、変形性発声に繋がる。 母音の不安定性,スラリー発音,遅い発声などの特徴パターンは,患者によく見られ,過去の研究ではPDの存在と進行を決定するために分析された。 本研究では,健常者を対象とした音声認識装置を用いて,PDが患者の音声足跡に与える影響について検討した。 当システムでは, これまで病的発言は見られなかったが, 過去のコントリビューションで記述された多くのパターンが再発見された。 さらに,ニューラルネットワークからの中間活性化は,個人の疾患状態に関連する情報をエンコードする特徴ベクトルとして機能する可能性が示唆された。 また, 話者の有能感を音声予測の信頼性の平均値と直接相関させることができた。 本研究は,PD音声を解析可能なシステムにおいて,病理データが必ずしも必要ではないという仮定を支持する。

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