論文の概要: AI-Based Automated Speech Therapy Tools for persons with Speech Sound Disorders: A Systematic Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10325v2
- Date: Thu, 18 Apr 2024 20:42:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 20:46:02.134443
- Title: AI-Based Automated Speech Therapy Tools for persons with Speech Sound Disorders: A Systematic Literature Review
- Title（参考訳）: 音声障害者のためのAIによる音声自動治療ツール:体系的文献レビュー
- Authors: Chinmoy Deka, Abhishek Shrivastava, Ajish K. Abraham, Saurabh Nautiyal, Praveen Chauhan,
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、音声障害(SSD)患者のための自動音声治療ツールの要件を開始した。
このような自動化ツールを設計するためのガイドラインや,その自動化の度合いは,人間の専門家に比較して存在しない。
モバイルベースでゲーミフィケーションされたアプリケーションは、最も頻繁な介入方法であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0276024900942875
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a systematic literature review of published studies on AI-based automated speech therapy tools for persons with speech sound disorders (SSD). The COVID-19 pandemic has initiated the requirement for automated speech therapy tools for persons with SSD making speech therapy accessible and affordable. However, there are no guidelines for designing such automated tools and their required degree of automation compared to human experts. In this systematic review, we followed the PRISMA framework to address four research questions: 1) what types of SSD do AI-based automated speech therapy tools address, 2) what is the level of autonomy achieved by such tools, 3) what are the different modes of intervention, and 4) how effective are such tools in comparison with human experts. An extensive search was conducted on digital libraries to find research papers relevant to our study from 2007 to 2022. The results show that AI-based automated speech therapy tools for persons with SSD are increasingly gaining attention among researchers. Articulation disorders were the most frequently addressed SSD based on the reviewed papers. Further, our analysis shows that most researchers proposed fully automated tools without considering the role of other stakeholders. Our review indicates that mobile-based and gamified applications were the most frequent mode of intervention. The results further show that only a few studies compared the effectiveness of such tools compared to expert Speech-Language Pathologists (SLP). Our paper presents the state-of-the-art in the field, contributes significant insights based on the research questions, and provides suggestions for future research directions.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,音声障害(SSD)患者を対象としたAIベースの自動音声治療ツールに関する研究について,系統的な文献レビューを行った。
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、SSDの患者が音声治療を手軽に手軽に行えるようにするための、自動的な音声治療ツールが要求されるようになった。
しかしながら、このような自動化ツールを設計するためのガイドラインや、人間の専門家と比べて必要な自動化の度合いは存在しない。
この体系的なレビューでは、PRISMAフレームワークに従い、以下の4つの研究課題に対処した。
1)AIをベースとした自動音声認識ツールはどのようなSSDに対処するのか?
2)そのようなツールによって達成される自治のレベルはどのようなものか。
3【介入の態勢の相違】
4) 人的専門家と比較して, どのような効果があるか。
2007年から2022年にかけて,デジタル図書館で広範囲に調査を行い,本研究に関連する研究論文の検索を行った。
その結果、研究者の間では、SSD患者のためのAIベースの自動音声治療ツールが注目されている。
構音障害は, 再検討した論文に基づいて最も頻繁に対処されたSSDであった。
さらに、分析の結果、ほとんどの研究者が、他の利害関係者の役割を考慮せずに、完全に自動化されたツールを提案していることがわかった。
我々のレビューは、モバイルベースのゲーム化されたアプリケーションが最も頻繁に介入される方法であったことを示唆している。
さらに,これらのツールの有効性について,専門家の言語病理医(SLP)と比較した研究はごくわずかであった。
本稿では,その分野における最先端技術について述べるとともに,今後の研究の方向性について提案する。
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