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

АДАПТАЦИЯ МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ К ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА РЕЧИ ПРИ НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ ПАТОЛОГИЯХ

The methodical and software for the speech signal analysis at neurological pathologies, in particular, bulbar violations, has been offered. The approach is based on the digital signal processing methods adapted to the problem of speech analysis in clinical medicine. The result is a program developed in MatLab that performs the calculating and plotting spectrogram, histogram, kepstrogramm, frequencies of the main tone for the recorded speech tests. Approbation of the method was performed on the basis of Republican research and clinical center of neurology and neurosurgery and showed the prospects of its use for the diagnosis of bulbar syndrome.Предложено методическое и программное обеспечение для анализа речевых сигналов при неврологических патологиях, в частности, бульбарных нарушениях. В основе подхода - методы цифровой обработки сигналов, адаптированные к задаче анализа речи в клинической медицине. Результат представляет собой программу, разработанную в среде MatLab, выполняющую расчет и построение спектрограммы, гистограммы, кепстрограммы, частоты основного тона для записанных речевых тестов. Апробация разработанного авторами метода, выполненная на базе РНПЦ неврологии и нейрохирургии Министерства здравоохранения Республики Беларусь, показала перспективность его использования для диагностики бульбарного синдрома

Adaptation of digital signal processing methods to the analysis of speech in neurological pathologies

Предложено методическое и программное обеспечение для анализа речевых сигналов при неврологических патологиях, в частности, бульбарных нарушениях. В основе подхода – методы цифровой обработки сигналов, адаптированные к задаче анализа речи в клинической медицине. Результат представляет собой программу, разработанную в среде MatLab, выполняющую расчет и построение спектрограммы, гистограммы, кепстрограммы, частоты основного тона для записанных речевых тестов. Апробация разработанного авторами метода, выполненная на базе РНПЦ неврологии и нейрохирургии Министерства здравоохранения Республики Беларусь, показала перспективность его использования для диагностики бульбарного синдрома. The methodical and software for the speech signal analysis at neurological pathologies, in particular, bulbar violations, has been offered. The approach is based on the digital signal processing methods adapted to the problem of speech analysis in clinical medicine. The result is a program developed in MatLab that performs the calculating and plotting spectrogram, histogram, kepstrogramm, frequencies of the main tone for the recorded speech tests. Approbation of the method was performed on the basis of Republican research and clinical center of neurology and neurosurgery and showed the prospects of its use for the diagnosis of bulbar syndrome

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

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

Adaptation of digital signal processing methods to the analysis of speech in neurological pathologies

The methodical and software for the speech signal analysis at neurological pathologies, in particular, bulbar violations, has been offered. The approach is based on the digital signal processing methods adapted to the problem of speech analysis in clinical medicine. The result is a program developed in MatLab that performs the calculating and plotting spectrogram, histogram, kepstrogramm, frequencies of the main tone for the recorded speech tests. Approbation of the method was performed on the basis of Republican research and clinical center of neurology and neurosurgery and showed the prospects of its use for the diagnosis of bulbar syndrome

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

Evaluation of the degree of impaired voice function for patients with amyotrophic lateral sclerosis using a mobile application

В работе предлагается специализированное программное средство ALS Expert для диагностики и оценки состояния голосовой функции у больных БАС. ALS Expert представляет собой мобильное приложение для операционной системы Android с возможностью записи, обработки голосовых тестов и вывода результатов анализа голоса. Результат работы приложения может быть представлен либо в виде набора параметров, которые далее анализируются врачом для профессиональной оценки состояния пациента, либо в виде автоматически формируемого отчёта для предварительной диагностической оценки. Для обработки голосового сигнала используется математическая модель на базе линейного дискриминантного анализа (ЛДА). Согласно модели ЛДА записанный голос относится либо к группе здоровых, либо к группе больных БАС. В последнем случае для голоса внутренняя оценка, полученная в модели ЛДА, отображается в степень нарушения голосовой функции, которая измеряется от 0 до 100%. Для обучения и верификации предложенного способа использовалась база из 63 голосов (38 здоровых, 25 пациентов с БАС), записанная в Республиканском научноклиническом центре неврологии и нейрохирургии (Минск, Беларусь). In this paper, we propose a specialized software tool ALS Expert for diagnosing and evaluating the state of speech function for patients with ALS. ALS Expert is a mobile application for the Android operating system with the functionality of recording speech tests and displaying the results of the speech analysis. The result of the application can be presented either as a set of parameters, that are further analyzed by the doctor for a professional assessment of the patient's condition, or as an automatically generated report for preliminary diagnostic evaluation. A mathematical model based on linear discriminant analysis (LDA) is used to process the speech signal. According to the LDA model, the recorded voice belongs either to the healthy group or to the group with pathology. In the latter case, the internal score for the voice obtained in the LDA model is mapped to the degree of speech impairment, which is measured from 0 to 100%. For training and verification of the proposed method, a database of 63 voices (38 healthy, 25 patients with ALS) recorded at the Republican research and clinical center of neurology and neurosurgery (Minsk, Belarus) was used

Цифровая обработка речевых сигналов в диагностике бульбарных нарушений

The method of qualitative and quantitative differential diagnosis of bulbar palsy has been offered on the basis of digital processing of speech signals. The software with the graphic user interface has been developed by authors for implementation of this method which allows to increase the accuracy and speed of diagnosis