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
