Preview

Доклады БГУИР

Расширенный поиск

АКУСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОЛОСА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РЕЧЕВЫХ НАРУШЕНИЙ ПРИ БОКОВОМ АМИОТРОФИЧЕСКОМ СКЛЕРОЗЕ

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается способ акустического анализа голосового сигнала, содержащего протяжные гласные звуки, для построения системы детектирования речевых нарушений при боковом амиотрофическом склерозе (БАС), являющимся неврологическим заболеванием. Предложен способ сегментации голосового сигнала на периоды основного тона, который используется при расчете параметров джиттер и шиммер. Выполнено сравнение двух систем детектирования речевых нарушений при БАС, в одной из которых исходными данными являлись параметры голоса, полученные предлагаемым способом, а во второй - параметры, полученные в распространенной системе PRAAT. Результаты экспериментов показали, что применение прилагаемого способа анализа значительно улучшает (на 20 %) точность детектирования.

Об авторах

М. И. Вашкевич
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь


А. Д. Гвоздович
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь


Ю. Н. Рушкевич
Республиканский научно-практический центр неврологии и нейрохирургии, Республика Беларусь
Беларусь


А. А. Петровский
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Республика Беларусь
Беларусь


Список литературы

1. Завалишин И.А. Боковой амиотрофический склероз. М.: ГЭОТАР - Медиа, 2009. 272 с.

2. Yunusova Y., Rosenthal J.S., Green J.R. Detection of bulbar ALS using a comprehensive speech assessment battery // Mater. 8th Int. workshop «MAVEBA». Florence, Italy, 16-18 December 2013. P. 217-220.

3. Novel speech signal processing algorithms for high-accuracy classification of Parkinson’s disease / A. Tsnas [et al.] // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2012. Vol. 59, № 5. P. 1264-1271.

4. Benda A., Jilbab A., Hammouch A. Voice assessments for detecting patients with neurological diseases using PCA and NPCA // Int. J. of Speech Technology. 2017. Vol. 20. P. 673-683.

5. Azarov E., Vashkevich M., Petrovsky A. Instantaneous pitch estimation based on RAPT framework // Proc. EUSIPCO'12. Bucharest, Romania, 27-31August 2012. P. 2787-2791.

6. Features extraction for the automatic detection of ALS disease from acoustic speech signals / M.I. Vashkevich [et al.] // Proc. of Int. conf. «SPA'2018». Poznan, Poland, 19-21 September 2018. P. 179-184.

7. Boesma P., Weenink D. Praat, a system for doing phonestica by computer // Glot Int. 2001. Vol. 5. P. 341-345.


Для цитирования:


Вашкевич М.И., Гвоздович А.Д., Рушкевич Ю.Н., Петровский А.А. АКУСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОЛОСА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РЕЧЕВЫХ НАРУШЕНИЙ ПРИ БОКОВОМ АМИОТРОФИЧЕСКОМ СКЛЕРОЗЕ. Доклады БГУИР. 2018;(7):64-68.

For citation:


Vashkevich M.I., Gvozdovich A.D., Rushkevich Y.N., Petrovsky A.A. Acoustic analysis of voice for detection of speech disorder for amyotrophic lateral sclerosis. Doklady BGUIR. 2018;(7):64-68. (In Russ.)

Просмотров: 40


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1729-7648 (Print)
ISSN 2708-0382 (Online)