論文の概要: Sustained Vowels for Pre- vs Post-Treatment COPD Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06355v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 15:17:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 13:28:42.064777
• Title: Sustained Vowels for Pre- vs Post-Treatment COPD Classification
• Title（参考訳）: 前・後COPD分類のための持続母音
• Authors: Andreas Triantafyllopoulos, Anton Batliner, Wolfgang Mayr, Markus Fendler, Florian Pokorny, Maurice Gerczuk, Shahin Amiriparian, Thomas Berghaus, Björn Schuller,
• Abstract要約: 慢性閉塞性肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、COPD)は、世界中の何百万人もの人が発症する重度の炎症性肺疾患である。 従来,読み上げ音声の自動解析により,前処理状態と後処理状態の区別が可能であった。 読み上げ音声を用いた71%のベースラインから、79%の未重み付き平均リコールに持続母音を含ませることにより、性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.153412281447029
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a serious inflammatory lung disease affecting millions of people around the world. Due to an obstructed airflow from the lungs, it also becomes manifest in patients' vocal behaviour. Of particular importance is the detection of an exacerbation episode, which marks an acute phase and often requires hospitalisation and treatment. Previous work has shown that it is possible to distinguish between a pre- and a post-treatment state using automatic analysis of read speech. In this contribution, we examine whether sustained vowels can provide a complementary lens for telling apart these two states. Using a cohort of 50 patients, we show that the inclusion of sustained vowels can improve performance to up to 79\% unweighted average recall, from a 71\% baseline using read speech. We further identify and interpret the most important acoustic features that characterise the manifestation of COPD in sustained vowels.
• Abstract（参考訳）: 慢性閉塞性肺疾患(慢性閉塞性肺疾患、COPD)は、世界中の何百万人もの人が発症する重度の炎症性肺疾患である。 肺からの気流が阻害されているため、患者の発声行動にも現れる。 特に重要なのは、急性期を示す増悪エピソードの検出であり、しばしば入院や治療を必要とする。 従来,読み上げ音声の自動解析により,前処理状態と後処理状態の区別が可能であった。 本研究では、持続母音がこれら2つの状態を区別するための補間レンズを提供するかどうかを検討する。 50例のコホートを用いて, 持続母音の含意は, 読み上げ音声を用いた71 %ベースラインから, 79 %非重み付き平均リコールまでの性能を向上させることができることを示した。 さらに,持続母音における COPD の出現を特徴付ける最も重要な音響特徴を同定し,解釈する。

関連論文リスト

• Automatically measuring speech fluency in people with aphasia: first achievements using read-speech data [55.84746218227712]
  本研究の目的は,言語習得の分野で開発された信号処理algorithmの関連性を評価することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-09T07:51:40Z)
• Fused Audio Instance and Representation for Respiratory Disease Detection [0.6827423171182154]
  呼吸器疾患の検出方法としてFAIR(Fused Audio Instance and Representation)を提案する。 体音の波形とスペクトログラムの表現を組み合わせることで、COVID-19検出のユースケースについて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-22T09:01:29Z)
• Identification of Hypokinetic Dysarthria Using Acoustic Analysis of Poem Recitation [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T11:45:01Z)
• Investigation of Data Augmentation Techniques for Disordered Speech Recognition [69.50670302435174]
  本稿では,不規則音声認識のための一連のデータ拡張手法について検討する。 正常な音声と無秩序な音声の両方が増強過程に利用された。 UASpeechコーパスを用いた最終話者適応システムと、最大2.92%の絶対単語誤り率(WER)の速度摂動に基づく最良の拡張アプローチ
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-14T17:09:22Z)
• A Preliminary Study of a Two-Stage Paradigm for Preserving Speaker Identity in Dysarthric Voice Conversion [50.040466658605524]
  変形性音声変換(DVC)における話者同一性維持のための新しいパラダイムを提案する。 変形性音声の質は統計VCによって大幅に改善される。 しかし, 変形性関節症患者の通常の発話は, ほとんど収集できないため, 過去の研究は患者の個性を取り戻すことはできなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T18:41:03Z)
• NUVA: A Naming Utterance Verifier for Aphasia Treatment [49.114436579008476]
  失語症(PWA)患者の治療介入に対する反応の診断とモニタリングの両立のための画像命名タスクを用いた音声性能評価 本稿では,失語症脳卒中患者の「正しい」と「正しくない」を分類する深層学習要素を組み込んだ発話検証システムであるNUVAについて述べる。 イギリス系英語8ヶ国語でのテストでは、システムの性能精度は83.6%から93.6%の範囲であり、10倍のクロスバリデーション平均は89.5%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-10T13:00:29Z)
• The voice of COVID-19: Acoustic correlates of infection [9.7390888107204]
  COVID-19は、過去1年間を通じて私たちの日常生活の多くの側面に影響を与えてきた世界的な健康危機です。 i:/, /e:/, /o:/, /u:/, /a:/の母音から抽出された音響的特徴を,11の症状性covid-19陽性者および11人の陰性ドイツ語話者参加者で比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T10:12:41Z)
• Respiratory Distress Detection from Telephone Speech using Acoustic and Prosodic Features [27.77184655808592]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-15T13:32:45Z)
• Integrative Analysis for COVID-19 Patient Outcome Prediction [53.11258640541513]
  我々は、集中治療室入院の必要性を予測するために、人口統計、バイタルサイン、実験室の所見から、肺不透明度の放射能と非画像の特徴を組み合わせる。 また, 地域性肺炎を含む他の肺疾患にも適用できるが, 地域性肺炎に限らない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T19:08:50Z)
• Bulbar ALS Detection Based on Analysis of Voice Perturbation and Vibrato [68.97335984455059]
  本研究の目的は,ALS患者の自動検出のための持続母音発声テストの有用性を検証することである。 そこで我々は,音声信号から測定値の計算に必要な基本周期への分離手順の強化を提案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T12:49:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。