Bulbar ALS Detection Based on Analysis of Voice Perturbation and Vibrato

On average the lack of biological markers causes a one year diagnostic delay to detect amyotrophic lateral sclerosis (ALS). To improve the diagnostic process an automatic voice assessment based on acoustic analysis can be used. The purpose of this work was to verify the sutability of the sustain vowel phonation test for automatic detection of patients with ALS. We proposed enhanced procedure for separation of voice signal into fundamental periods that requires for calculation of perturbation measurements (such as jitter and shimmer). Also we proposed method for quantitative assessment of pathological vibrato manifestations in sustain vowel phonation. The study's experiments show that using the proposed acoustic analysis methods, the classifier based on linear discriminant analysis attains 90.7\% accuracy with 86.7\% sensitivity and 92.2\% specificity.Comment: Proc. of International Conference Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications (SPA 2019

A mobile application for detection of amyotrophic lateral sclerosis via voice analysis

Analysis of the state of the art in the field of treatment and diagnosis of a rapidly progressing neurological disease of the amyotrophic lateral sclerosis (ALS) revealed a lack of tools for early diagnosis and monitoring the course of the disease. This paper proposes a method for evaluating the state of the voice function of patients with ALS, intended for use in a mobile application. As a speech probe a long pronunciation of the vowel sound / a / is used from whichacoustic features (jitter, shimmer, degree of vibrato pathology, etc.) are extracted. Applying a classifier based on the method of linear discriminant analysis to the obtained vector of parameters, it is possible to obtain an estimate whether the presented voice is pathological and possible progress of the disease. For training and verification of the proposed method, a database of 64 voices (33 healthy, 31 patients with ALS), recorded at the Republican Research and Clinical Center of Neurology and Neurosurgery (Minsk, Belarus), was used. To est the proposed method, a prototype of the mobile application «ALS Expert»was developed with the ability to record, process voice and display the results of voice analysis. The results indicate that the acoustic analysis of the voice and the resulting objective parameters are a promising direction for solving this problem

Определение патологии голосового аппарата на основе анализа модуляционного спектра речи в критических полосах

The paper presents an approach to the analysis of the modulation spectrum of a voice signal, in which the primary acoustic analysis is performed in bands of unequal width. Nonuniform analysis corresponds to the psychoacoustic laws of human perception of sound information. In the context of the analysis of the modulation spectrum, the considered approach can significantly reduce the resulting number of parameters, which greatly simplifies the task of detecting pathological changes in the voice signal based on the analysis of the parameters of the modulation spectrum. For frequency decomposition of a signal into bands of unequal width, two methods are considered: 1) DFT with channel combination and 2) the use of an nonuniform filter bank. The first method is characterized by a fixed time window for the analysis of all frequency components, while in the second method the time-frequency analysis plan is consistent with the critical frequency scale of the barks. For each method, a practical signal analysis circuit has been developed and described. The paper presents the experimental data on the application of the developed schemes for the analysis of the modulation spectrum to the problem of detecting pathology in a speech signal. The parameters of the modulation spectrum acted as information signs for a classifier built on the basis of linear discriminant analysis. Three different voice bases were used in the experiment (in two cases, the pathology was neurological ALS disease (amyotrophic lateral sclerosis), and in the third case, diseases of the larynx). The parameters of the modulation spectrum obtained in the DFT-based scheme with channel combining turned out to be more preferable for classification with a small number of features, however, greater accuracy (with an increase in the number of features) made it possible to obtain the parameters obtainedin the scheme based on an unequal filter bank. In all cases, the obtained classifiers were highly accurate (more than 97%). The obtained results show that the use of nonuniform time-frequency representation is preferable in the case when the analyzed signal is a sustained vowel phonation, since it provides higher accuracy of pathology detection using fewer modulation parametersПредложен метод определения патологических изменений голоса на основе анализа модуляционного спектра речевого сигнала. Модуляционный спектр вычисляется при помощи двух последовательных частотно-временных преобразований: первое переводит сигнал в частотную область, второе – в модуляционную. Особенностью предложенного метода является использование неравномерного частотно-временного плана при переводе сигнала в частотную область. Предложен способ оценки модуляционного спектра, основанный на принципах антропоморфической обработки сигналов, имитирующий неравномерное частотно-временное разрешение слуховой системы человека. Использован неравнополосный банк фильтров модулированный дискретным преобразований Фурье,аппроксимирующий шкалу критических частот и повышающий временное разрешение в широких полосах. Банк фильтров использует фазовые (всепропускающие) звенья в качестве элементов задержки, что позволяет получить неравномерный частотно-временной план. Выполнено сравнение предложенного способа с более традиционным способом вычисления модуляционного спектра в критических полосах с фиксированным временным разрешением. Приведены данные экспериментов по использованию параметров модуляционного спектра для определения патологических изменений голоса, обусловленных: 1) боковым амиотрофическим склерозом (БАС); 2) заболеваниями гортани. Отбор и ранжирование параметров модуляционного спектра, использованных в качестве информационных признаков для классификации, выполнен при помощи метода LASSO. Классификация параметров на основе линейного дискриминантного анализа обеспечила высокую точность определения патологии (более 97%). Полученные результаты свидетельствуют о том, чтоиспользование неравномерного частотного-временного плана является предпочтительным в случае, когда анализируемый сигнал является протяжным гласным звуком, поскольку обеспечивает более высокую точность обнаружения патологии при меньшем числе модуляционных параметров

Определение патологии голосового аппарата на основе анализа модуляционного спектра речи в критических полосах

Предложен метод определения патологических изменений голоса на основе анализа модуляционного спектра речевого сигнала. Модуляционный спектр вычисляется при помощи двух последовательных частотно-временных преобразований: первое переводит сигнал в частотную область, второе – в модуляционную. Особенностью предложенного метода является использование неравномерного частотно-временного плана при переводе сигнала в частотную область. Предложен способ оценки модуляционного спектра, основанный на принципах антропоморфической обработки сигналов, имитирующий неравномерное частотно-временное разрешение слуховой системы человека. Использован неравнополосный банк фильтров модулированный дискретным преобразований Фурье, аппроксимирующий шкалу критических частот и повышающий временное разрешение в широких полосах. Банк фильтров использует фазовые (всепропускающие) звенья в качестве элементов задержки, что позволяет получить неравномерный частотно-временной план. Выполнено сравнение предложенного способа с более традиционным способом вычисления модуляционного спектра в критических полосах с фиксированным временным разрешением. Приведены данные экспериментов по использованию параметров модуляционного спектра для определения патологических изменений голоса, обусловленных: 1) боковым амиотрофическим склерозом (БАС); 2) заболеваниями гортани. Отбор и ранжирование параметров модуляционного спектра, использованных в качестве информационных признаков для классификации, выполнен при помощи метода LASSO. Классификация параметров на основе линейного дискриминантного анализа обеспечила высокую точность определения патологии (более 97%). Полученные результаты свидетельствуют о том, что использование неравномерного частотного-временного плана является предпочтительным в случае, когда анализируемый сигнал является протяжным гласным звуком, поскольку обеспечивает более высокую точность обнаружения патологии при меньшем числе модуляционных параметров

Clinical Measures of Bulbar Dysfunction in ALS

Bulbar impairment represents a hallmark feature of Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) that significantly impacts survival and quality of life. Speech and swallowing dysfunction are key contributors to the clinical heterogeneity of ALS and require well-timed and carefully coordinated interventions. The accurate clinical, radiological and electrophysiological assessment of bulbar dysfunction in ALS is one of the most multidisciplinary aspects of ALS care, requiring expert input from speech-language pathologists (SLPs), neurologists, otolaryngologists, augmentative alternative communication (AAC) specialists, dieticians, and electrophysiologists—each with their own evaluation strategies and assessment tools. The need to systematically evaluate the comparative advantages and drawbacks of various bulbar assessment instruments and to develop integrated assessment protocols is increasingly recognized. In this review, we provide a comprehensive appraisal of the most commonly utilized clinical tools for assessing and monitoring bulbar dysfunction in ALS based on the COnsensus-based Standards for the selection of health Measurement INstruments (COSMIN) evaluation framework. Despite a plethora of assessment tools, considerable geographical differences exist in bulbar assessment practices and individual instruments exhibit considerable limitations. The gaps identified in the literature offer unique opportunities for the optimization of existing and development of new tools both for clinical and research applications. The multicenter validation and standardization of these instruments will be essential for guideline development and best practice recommendations