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J-GLOBAL ID：201702268090434237   整理番号：17A1174403

音声病理検出と分類のための3種の異なるデータベースにおける多次元音声プログラムパラメータの研究【Powered by NICT】

An Investigation of Multidimensional Voice Program Parameters in Three Different Databases for Voice Pathology Detection and Classification

著者 (13件)： Al-nasheri Ahmed (Digital Speech Processing Group, Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Muhammad Ghulam (Digital Speech Processing Group, Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Alsulaiman Mansour (Digital Speech Processing Group, Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Ali Zulfiqar (Digital Speech Processing Group, Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Ali Zulfiqar (Centre for Intelligent Signal and Imaging Research (CISIR), Department of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Tekhnologi PETRONAS, Tronoh, Perak 31750, Malaysia) ,  Mesallam Tamer A. (ENT Department, College of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Mesallam Tamer A. (Research Chair of Voice, Swallowing, and Communication Disorders, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Mesallam Tamer A. (ENT Department, College of Medicine, Al-Menoufiya University, Shebin Alkoum, Egypt.) ,  Farahat Mohamed (ENT Department, College of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Farahat Mohamed (Research Chair of Voice, Swallowing, and Communication Disorders, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Malki Khalid H. (ENT Department, College of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Malki Khalid H. (Research Chair of Voice, Swallowing, and Communication Disorders, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia) ,  Bencherif Mohamed A. (Digital Speech Processing Group, Department of Computer Engineering, College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Voice  (Journal of Voice)
巻： 31  号： 1  ページ： 113.e9-113.e18  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3399A  ISSN： 0892-1997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動音声病理検出と分類システムは,臨床医は音声病理の存在と,患者が初期段階で受ける型病理の検出に役立つ可能性がある。本論文の主な目的は,複数データベースでの音声病理を自動的に検出して分類する多次元音声プログラム(MDVP)パラメータを調査し,そしてこれらの二つのプロセスで行ったパラメータを見出すことである。持続vowel/a/of正常および病的音声の試料を三つの異なるデータベース,共通三音声病理をから抽出した。本研究で選定したデータベースは三種類の異なる言語を代表している:(1)アラビア語音声病理学データベース(2)マサチューセッツ州眼と耳科病院データベース(英語データベース)および(3)Saarbruecken音声データベース(ドイツデータベース)。コンピュータ化された音声実験室プログラムを用いて,特徴としてMDVPパラメータを抽出し,音響解析を行った。Fisher判別比はパラメータをランク付けするために適用した。正常および病理学的試料の手段に有意差を強調するために行ったt検定。実験結果は,これらのデータベースを用いたMDVPパラメータの性能に明確な差を実証した。高ランク付けされたパラメータも1データベースごとに異なっていた。最良の精度はFisher識別比に従って配置された三個の最高ランクMDVPパラメータを用いて得られた:これらの精度は,Saarbruecken音声データベースマサチューセッツ州眼と耳科病院データベース,アラビア語音声病理学データベースのための99.68%,88.21%,および72.53%であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 英語 ,  等級づけ ,  マサチューセッツ州 ,  *病理 ,  音声データベース ,  患者 ,  *データベース ,  コンピュータ ,  病院 ,  *高次元 ,  音響分析 ,  病理学
準シソーラス用語： 有意差 ,  アラビア語 ,  臨床医 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： MDVPパラメータ ,  AVPD ,  SVD ,  MEEI ,  SVM

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 音声 ,  病理 ,  分類 ,  データベース ,  多次元 ,  パラメータ ,  研究