Gvozdovich AD, Vashkevich M.I. Diagnosis of neurological diseases
based on speech signal analysisСекция 5.
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ И ВИДЕ

Вашкевич, М. И.

Гвоздович, А. Д.

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)

PolotskSUМинистерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Полоцкий государственный университет»         ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ДОСТИЖЕНИЯ, ПРОБЛЕМЫ, ИННОВАЦИИ (ИКТ-2018) Электронный сборник статей I Международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию Полоцкого государственного университета  (Новополоцк, 14–15 июня 2018 г.)                 Новополоцк Полоцкий государственный университет 2018 PolotskSU2             Информационно-коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ-2018) [Электронный ресурс] : электронный сборник статей  I международной научно-практической конференции, посвященной 50-летию Полоцкого государственного университета, Новополоцк, 14–15 июня 2018 г. / Полоцкий государственный университет. – Новополоцк, 2018. – 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).  Представлены результаты новейших научных исследований, в области информа-ционно-коммуникационных и интернет-технологий, а именно: методы и технологии ма-тематического и имитационного моделирования систем; автоматизация и управление производственными процессами; программная инженерия; тестирование и верификация программ; обработка сигналов, изображений и видео; защита информации и технологии информационной безопасности; электронный маркетинг; проблемы и инновационные технологии подготовки специалистов в данной области.   Сборник включен в Государственный регистр информационного ресурса. Регистра-ционное свидетельство № 3201815009 от 28.03.2018.      Компьютерный дизайн М. Э. Дистанова. Технические редакторы: Т. А. Дарьянова, О. П. Михайлова. Компьютерная верстка Д. М. Севастьяновой.  211440, ул. Блохина, 29, г. Новополоцк, Беларусь тел. 8 (0214) 53-21-23, e-mail: irina.psu@gmail.com    ISBN 978-985-531-602-3              Полоцкий государственный университет, 2018  PolotskSU267 УДК 004.934.2+534.784  ДИАГНОСТИКА НЕВРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА РЕЧЕВОГО СИГНАЛА  студент А.Д. ГВОЗДОВИЧ, канд. техн. наук М.И. ВАШКЕВИЧ (Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Минск)  Введение. Неврологические заболевания – одна из самых распространенных категорий болезней в мире. Эффективность лечения любого неврологического заболе-вания значительно повышается является при условии его ранней диагностики. В работе рассматривается вопрос построения системы диагностики и выявления неврологиче-ских заболеваний на основе анализа речевого сигнала. В неврологии существует несколько способов получения информации о болезни: − неврологические тесты на наличие рефлексов; − аппаратные исследования (МРТ, ЭЭГ, УЗИ, ЭКГ); − лабораторные исследования: крови, мазков, цитология тканей. Применение указанных способов требует значительных затрат времени и матери-альных средств. Не во всех случаях есть возможность оперативно посетить специалиста и пройти необходимые обследования. Для таких людей полезно было бы иметь сред-ство, с помощью которого можно выявить заболевание в домашних условиях. Проблемы, связанные с речью и глотанием, являются первичными симптомами у приблизительно 30% пациентов c диагнозом боковой амиотрофический склероз [6], наличие проблем с речью также имеет место при болезнях Паркинсона и Альцгеймера. Поэтому одним из возможных путей к диагностике и выявлению неврологических заболеваний является построение системы на основе анализа речевого сигнала. Неврологические заболевания влияют на работу органов, отвечающих за формирование речи. В зависимости от недуга, его степени и возраста пациента возникают различные речевые патологии. Во всех неврологических заболеваниях есть такая патология, как невозможность держать одинаковый темп речи. Характерны также такие признаки, как слабость в голосе, хриплость, дисфония, дизартрия и т.д. Данные патологии можно выявить путем анализа речевого сигнала. Чтобы сделать вывод о наличии неврологического заболевания требуется комплексный анализ многих пара-метров речевого сигнала. Большинство подходов к автоматической диагностики по речевому сигналу основаны на использовании большого набора признаков, извлеченных из речевого сигнала (дискретное преобразование Фурье, автокорреляция, джиттер, шиммер, отно-шение "гармоники/шум" и т.д.). На основе этих данных обучается нейронная сеть, которая учится классифицирует речевой сигнал как нормальный или патологический. Однако такой подход имеет два недостатка. Во-первых, существует риск, что система будет слишком сильно оптимизирована под обучающую выборку, что ограничит ее спо-собность к обобщению. Во-вторых, данных подход требует больших вычислительных ресурсов, что не позволяет его использовать в портативных устройствах [2]. Цель данной работы состоит в том, чтобы сделать достаточно точную систему, которая не будет требовать больших вычислительных ресурсов. PolotskSU268 Система диагностики. Неврологические заболевания влияют на тембр голоса, разборчивость и темп речи, то для их выявления целесообразно анализировать спек-тральные огибающие гласных звуков и паузы между словами. Для анализа в системе (рис. 1) брались речевые сигналы с записью счета от 1 до 10.    Рисунок 1. – Схема анализа речевого сигнала  В блоке DTW (англ. dynamic time warping – динамическая трансформация вре-менной шкалы) речевой сигнал сравнивается с размеченным эталоном [3]. Далее уже из размеченного речевого сигнала выделяются паузы P(z) и звуки «а» и «и». В блоке сегментации речевой сигнал разбивается на кадры длительностью 27 мс с перекрыти-ем в 1/8 от длительности кадра. Каждый кадр сигнала анализируется методом линей-ного предсказания (англ. LP – Linear Prediction), а коэффициенты линейного предсказа-ния используются для получения огибающей̆ спектра E(𝑓𝑓), которая затем переводится в психоакустическую частотную шкалу барков 𝐸𝐸(𝑘𝑘). В последнем блоке выделяются фор-мантные частоты F(1) и F(2) [4].  Известно, что форматная структура звуков /а/ и /и/, произнесенных здоровым че-ловеком имеет следующий вид (рис. 2).    Рисунок 2. – Огибающие звуков /а/ и /и/ у здорового человека PolotskSU269 Форманты имеют высокую добротность, значительно разнесены на частотной оси и расположены в следующей последовательности )2()2()1()1( iaai FFFF <<< . Такой порядок у людей, имеющих неврологические заболевания может быть нарушен. Для количественной̆ оценки степени нарушения взаимной̆ формантной̆ структуры звуков /а/ и /и/ в [4] предложено использовать следующую меру:  −−−−−−−−−−−−>>=.0,2<)2()2(,2)2()2(12<)1()1(,2)1()1(12<)2()2(  и 2<)1()1(,2)2()2(2)1()1(2)2()2()1()1(,2),(иначеaFiFеслиaFiFiFaFеслиiFaFaFiFaFiFеслиiFaFiFaFiFaFилиaFiFеслиaFiFerrfmt   Помимо изменений во взаимной̆ формантной̆ структуре звуков «а» и «и» у паци-ентов наблюдалось увеличение сходства между формами огибающих этих звуков. Для количественной̆ оценки различия между огибающими звуков «а» ( aE ) и «и» ( iE ) пред-лагается использовать 𝑙𝑙1-норму расстояния:   ( ) ( )∑=−=Kkiai kEkEEEd11 ,),(   где K  – число точек в частотной̆ области барков. На рис. 3 представлены распределения плотности вероятности для признаков errfmt  и 1d .   а         б  Рисунок 3. – Распределение плотности вероятности: а – ),(1 ai EEd , б – ),( aierr FFfmt   Для оценки пауз предлагается анализировать среднюю паузу и сумму между мак-симальной ( maxP ) и минимальной паузой ( minP ):  .,)(minmax1cpmmNzcp PPPPNzPP +== ∑ =   Здоровый человек может выдержать паузу при медленном счете, поэтому minP  у здорового будет стремиться к 2, а у больного оно не обязательно будет близко к 2. PolotskSU270 На рис. 4 представлены распределения плотности вероятности для признаков cpP  и mmP .   а       б  Рисунок 4. – Распределение плотности вероятности: а – cpP , б – mmP   Найденные значения [ ]mmcpaierrai PPFFfmtEEd ),(),(1  отправляются в блок LDA (linear discriminant analysis - линейный дискриминантный анализ). В данном блоке происходить разделение между людьми с неврологическим заболеванием и без него. На рис. 5 показано распределение плотности вероятности результатов функции LDA [5].    Рисунок 5. – Распределение плотности вероятности LDA  Заключение. В работе рассмотрена задача выявления и диагностики неврологи-ческих заболевания на основе анализа речевого сигнала. Для решения данной задачи выполнять совместный̆ анализ огибающих различных гласных звуков и анализ пауз. Для классификаций предложено использовать метод линейного дискриминантного анализа. Анализ результатов данного алгоритма доказывает возможность реализации задачи выявления и диагностики неврологических заболеваний на основе анализа речевого сигнала.  Литература  1. M. Little Nonlinear, biophysically-informed speech pathology detection / M. Little, P. McSharry, I. Moroz, S. Roberts // IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing Proceedings, May 16 2006, pp. 1080-1083. 2. Thomas Prätzlich, Jonathan Driedger, and Meinard Müller (2016). Memory-Restricted Multiscale Dynamic Time Warping. Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 569—573.  PolotskSU271 3. G. Al-Naymat  SparseDTW: A Novel Approach to Speed up Dynamic Time Warping / G. Al-Naymat, S. Chawla, J. Taheri// The 2009 Australasian Data Mining, Melbourne, Australia , 12/2009, С. 117-127 4. Вашкевич, М.И. Выделение признаков неврологических заболеваний из речевого сигнала / М.И. Вашкевич [и др.] // Цифровая обработка сигналов и ее применение : тр. 20-й между-нар. конф., Москва, 28–30 марта 2018 г. – М., 2018. – Т. 1. – C. 179–184. 5. Yu, H. A direct LDA algorithm for high-dimensional data — with application to face recognition / H. Yu, J. Yang // Pattern Recognition. – 2001. – С. 2067–2069. 6. Fractal features for automatic detection of dysarthria / T. Spangler [et al.] // Proc. of IEEE EMBS International conference on biomedical & health informatics, Florida, USA, Feb. 16–19, 2017. – Р. 437–440.  

Диагностика неврологических заболеваний на основе анализа речевого сигнала

http://elib.psu.by:8080/bitstream/123456789/22234/1/%d0%93%d0%b2%d0%be%d0%b7%d0%b4%d0%be%d0%b2%d0%b8%d1%87_%d1%81267-271.pdf

Диагностика неврологических заболеваний на основе анализа речевого сигнала

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Digital Library of Polotsk State University (Репозиторий Полоцкого государственного университета)