論文の概要: Identification of Hypokinetic Dysarthria Using Acoustic Analysis of Poem Recitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09880v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 11:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 21:11:17.508065
• Title: Identification of Hypokinetic Dysarthria Using Acoustic Analysis of Poem Recitation
• Title（参考訳）: 歌唱の音響的分析による低運動障害の同定
• Authors: Jan Mucha, Zoltan Galaz, Jiri Mekyska, Tomas Kiska, Vojtech Zvoncak, Zdenek Smekal, Ilona Eliasova, Martina Mrackova, Milena Kostalova, Irena Rektorova, Marcos Faundez-Zanuy and Jesus B. Alonso-Hernandez
• Abstract要約: パーキンソン病(PD)患者の90%以上が低運動性変形性関節症(HD)を患っている 特殊詩朗読課題から抽出した不明瞭な調音, ディズプロソディ, 音声のディフルエンス, 音質劣化のパワーを分析し, HDを識別した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Up to 90 % of patients with Parkinson's disease (PD) suffer from hypokinetic dysarthria (HD). In this work, we analysed the power of conventional speech features quantifying imprecise articulation, dysprosody, speech dysfluency and speech quality deterioration extracted from a specialized poem recitation task to discriminate dysarthric and healthy speech. For this purpose, 152 speakers (53 healthy speakers, 99 PD patients) were examined. Only mildly strong correlation between speech features and clinical status of the speakers was observed. In the case of univariate classification analysis, sensitivity of 62.63% (imprecise articulation), 61.62% (dysprosody), 71.72% (speech dysfluency) and 59.60% (speech quality deterioration) was achieved. Multivariate classification analysis improved the classification performance. Sensitivity of 83.42% using only two features describing imprecise articulation and speech quality deterioration in HD was achieved. We showed the promising potential of the selected speech features and especially the use of poem recitation task to quantify and identify HD in PD.
• Abstract（参考訳）: パーキンソン病(PD)患者の90%以上が低運動性変形性関節症(HD)を患っている。 本研究では,特殊な詩朗読課題から抽出された不正確な構音,韻律,言語質の低下を定量化する従来の音声特徴のパワーを分析し,構音・健康な音声を判別した。 152人(健常者53人, PD患者99人)を対象に調査を行った。 話者の音声特徴と臨床像との間にはわずかに強い相関が認められた。 不定分類解析では, 62.63% (不正確な調音), 61.62% (dysprosody), 71.72% (speech dysfluency), 59.60% (speech quality degradation) の感度が得られた。 多変量分類解析により分類性能が向上した。 HDにおける不正確な調音と音質劣化を示す2つの特徴のみを用いた83.42%の感度が得られた。 我々は,選択した音声特徴の有望な可能性,特にPDにおけるHDの定量化と同定に詩朗読課題を用いたことを示した。

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