論文の概要: Multilingual analysis of intelligibility classification using English, Korean, and Tamil dysarthric speech datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13260v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 09:00:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 15:25:46.954912
• Title: Multilingual analysis of intelligibility classification using English, Korean, and Tamil dysarthric speech datasets
• Title（参考訳）: 英語・韓国語・タミル語音声データセットを用いたインテリジェンス分類の多言語分析
• Authors: Eun Jung Yeo, Sunhee Kim, Minhwa Chung
• Abstract要約: 本稿では,異なる韻律システムを持つ3言語(英語,韓国語,タミル語)の変形音声データセットを解析する。 音声品質,発音,韻律の3次元を反映した39の音響測定を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.486141167325431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper analyzes dysarthric speech datasets from three languages with different prosodic systems: English, Korean, and Tamil. We inspect 39 acoustic measurements which reflect three speech dimensions including voice quality, pronunciation, and prosody. As multilingual analysis, examination on the mean values of acoustic measurements by intelligibility levels is conducted. Further, automatic intelligibility classification is performed to scrutinize the optimal feature set by languages. Analyses suggest pronunciation features, such as Percentage of Correct Consonants, Percentage of Correct Vowels, and Percentage of Correct Phonemes to be language-independent measurements. Voice quality and prosody features, however, generally present different aspects by languages. Experimental results additionally show that different speech dimension play a greater role for different languages: prosody for English, pronunciation for Korean, both prosody and pronunciation for Tamil. This paper contributes to speech pathology in that it differentiates between language-independent and language-dependent measurements in intelligibility classification for English, Korean, and Tamil dysarthric speech.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,韻律の異なる3言語(英語,韓国語,タミル語)の音声データセットを分析した。 音声の質,発音,韻律の3次元を反映した39種類の音響計測を行った。 多言語分析として, 音響測定値の平均値をインテリジェンスレベルで検討した。 さらに、言語によって設定された最適な特徴を精査するために、自動識別性分類を行う。 分析では、正しい子音のパーセンテージ、正しい母音のパーセンテージ、正しい音素のパーセンテージなどの発音特性を言語に依存しない測定として推奨している。 しかし、声質と韻律の特徴は一般的に言語によって異なる側面を示す。 実験の結果, 異なる言語において, 韻律は英語, 韓国語は韓国語, 韻律はタミル語に, 発音はタミル語に大きく寄与していることがわかった。 本稿では,英語,韓国語,タミル語の難聴度分類における言語非依存と言語依存の測定を区別する言語病理学に寄与する。

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