Detection of Bulbar Dysfunction in ALS Patients Based on Running Speech Test

This paper deals with detection of speech changes due to amyotrophic lateral sclerosis (ALS) – fatal neurological disease with no cure. The detection process is based on analysis of running speech test. However, in contrast to conventional frame-based classification (in which whole signal is analyzed) we proposed to use selected vowels extracted from the test signal. It is shown that similarity of spectral envelopes of different vowels and formant frequencies are crucial features for bulbar ALS detection. Applying the proposed features to classifier base on linear discriminant analysis (LDA) the detection accuracy of 84.8% is achieved

ДЕТЕКТИРОВАНИЕ БУЛЬБАРНЫХ НАРУШЕНИЙ ПРИ БОКОВОМ АМИОТРОФИЧЕСКОМ СКЛЕРОЗЕ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА

The approach to analysis of speech signal in order to amyotrophic lateral sclerosis diagnosis is proposed. As a features of pathological changes in the voice the results of a format analysis of vowel /aa/ and /iy/, the distance between the envelopes of these vowel, and information about pauses between words in the test speech signal were used. To perform the classification, the linear discriminant analysis was used.В работе предложен подход к анализу речевого сигнала для выявления случаев бульбарных нарушений при боковом амиотрофическом склерозе. В качестве признаков наличия патологических отклонений в голосе использовались результаты формантного анализа гласных звуков /а/ и /и/, расстояние между огибающими данных гласных звуков, а также информация о паузах между словами в тестовом речевом сигнале. Для выполнения классификации использовался алгоритм линейного дискриминантного анализа

Acoustic analysis of voice for detection of speech disorder for amyotrophic lateral sclerosis

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. A method of acoustic signal analysis with sustain vowel phonation for detection of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is considered. A method for segmentation of the voice signal into periods of the fundamental tone, which is used for evaluation of the jitter and shimmer parameters, is proposed. A comparison of two ALS detectors was performed. The first detector was trained using voice features extracted by the proposed method, while the second detector was trained using features obtained with PRAAT toolkit. The result showed a significant improvement (by 20 %) in the accuracy of detecting ALS disease using the proposed method

АКУСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОЛОСА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ РЕЧЕВЫХ НАРУШЕНИЙ ПРИ БОКОВОМ АМИОТРОФИЧЕСКОМ СКЛЕРОЗЕ

A method of acoustic signal analysis with sustain vowel phonation for detection of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is considered. A method for segmentation of the voice signal into periods of the fundamental tone, which is used for evaluation of the jitter and shimmer parameters, is proposed. A comparison of two ALS detectors was performed. The first detector was trained using voice features extracted by the proposed method, while the second detector was trained using features obtained with PRAAT toolkit. The result showed a significant improvement (by 20 %) in the accuracy of detecting ALS disease using the proposed method.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

Modern approach to the diagnosis of neurological disease

This article deals with neurological diseases as a category of diseases. The importance of timely diagnosis of neurologic diseases is also described. A modern approach to diagnosing these diseases is presented, as well as the reasons why this approach can be possible and useful

Detection of bulbar amyotrophic lateral sclerosis based on speech analysis

The approach to analysis of speech signal in order to amyotrophic lateral sclerosis diagnosis is proposed. As a features of pathological changes in the voice the results of a format analysis of vowel /aa/ and /iy/, the distance between the envelopes of these vowel, and information about pauses between words in the test speech signal were used. To perform the classification, the linear discriminant analysis was used

Acoustic analysis of voice for detection of speech disorder for amyotrophic lateral sclerosis

A method of acoustic signal analysis with sustain vowel phonation for detection of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is considered. A method for segmentation of the voice signal into periods of the fundamental tone, which is used for evaluation of the jitter and shimmer parameters, is proposed. A comparison of two ALS detectors was performed. The first detector was trained using voice features extracted by the proposed method, while the second detector was trained using features obtained with PRAAT toolkit. The result showed a significant improvement (by 20 %) in the accuracy of detecting ALS disease using the proposed method