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J-GLOBAL ID：202102239077901557   整理番号：21A0277588

一般的に使用される音声と言語特徴の反復可能性【JST・京大機械翻訳】

Repeatability of Commonly Used Speech and Language Features for Clinical Applications

著者 (14件)： Stegmann Gabriela M. (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Stegmann Gabriela M. (Aural Analytics, Scottsdale, Arizona, USA) ,  Hahn Shira (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Hahn Shira (Aural Analytics, Scottsdale, Arizona, USA) ,  Liss Julie (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Liss Julie (Aural Analytics, Scottsdale, Arizona, USA) ,  Shefner Jeremy (Barrow Neurological Institute, Phoenix, Arizona, USA) ,  Rutkove Seward B. (Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA) ,  Kawabata Kan (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Bhandari Samarth (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Shelton Kerisa (Barrow Neurological Institute, Phoenix, Arizona, USA) ,  Duncan Cayla Jessica (Barrow Neurological Institute, Phoenix, Arizona, USA) ,  Berisha Visar (Arizona State University, Phoenix, Arizona, USA) ,  Berisha Visar (Aural Analytics, Scottsdale, Arizona, USA)
資料名： Digital Biomarkers  (Digital Biomarkers)
巻： 4  号： 3  ページ： 109-122  発行年： 2020年 
JST資料番号： W6330A  ISSN： 2504-110X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 導入:音声の変化は,様々な神経疾患の診断と進行に重要な情報を提供する可能性がある。多くの研究者は,それらが便利で使いやすいので,臨床集団における音声変化を測定するアルゴリズムを開発するために,オープンソース音声特徴に依存している。しかし,神経疾患との関連におけるオープンソース特徴の再現性は研究されていない。方法:健康な対照の縦サンプル,筋萎縮性側索硬化症の個人,および前頭側頭性痴呆の疑いのある個人を用い,これら3つのデータセットで別々に音響および言語特徴の再現性を評価した。結果:再現性はクラス内相関(ICC)と被験者内変動係数(WSCV)を用いて評価した。3セットの作業において,中央値ICCは0.02と0.55の間であり,中央値WSCVは29と79%の間であった。結論:著者らの結果は,オープンソースツールキットを用いて抽出した音声特徴の再現性が低いことを示した。研究者は,オープンソース音声特徴を持つディジタル健康モデルを開発する際に注意しなければならない。オンライン補足材料における特徴-特徴再現性結果(ICC,WSCV,測定のSE,WSCVの一致の限界,および最小検出可能変化)の詳細な要約を提供し,研究者がそれらが開発したモデルに再現性情報を組み込むことができるようにした。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *言語 ,  音響 ,  再現性 ,  神経系疾患 ,  ディジタル方式 ,  変動係数 ,  筋萎縮性側索硬化症 ,  バイオマーカー ,  認知症
準シソーラス用語： 被験者 ,  ツールキット ,  オープンソース ,  オンライン ,  音声特徴 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自動音声分析 ,  再現性 ,  ディジタルバイオマーカー ,  モバイル技術 ,  音声

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  言語 ,  反復 ,  可能性