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在多语言队列中探索运动功能减退性构音障碍的数字语音生物标志物,Biomedical Signal Processing and Control


运动功能减退性构音障碍是一种运动性言语障碍,其特征是言语相关肌肉的运动和控制能力下降,主要与帕金森病有关。因此,声学语音特征为早期数字生物标志物诊断和监测这种疾病的进展提供了潜力。然而,语言对健康语音和构音障碍语音的成功分类的影响仍然至关重要。本文探讨了在多语言背景下对已建立的和新提出的声学语音特征的分析,以支持 PD 的诊断。该研究旨在使用统计分析和机器学习技术识别独立于语言且高度区分的数字语音生物标志物。该研究分析了从捷克、美国、以色列、哥伦比亚和意大利 PD 患者以及健康对照中提取的 33 种声学特征。该分析采用相关性和统计检验、描述性统计和 XGBoost 分类器。特征重要性和 Shapley 值用于为分类结果提供解释。研究表明,在减少语言依赖性的情况下,最具辨别力的特征是那些测量第二共振峰、单音调和文本阅读过程中停顿频率的特征。分类准确率从 67% 到 85% 不等,具体取决于语言。本文介绍了语言稳健性的概念,将其作为数字语音生物标志物中的理想品质,确保跨语言的行为一致。通过利用这一概念并采用额外的指标,该研究提出了几种与语言无关的数字语音生物标志物,这些标志物具有高辨别力,用于诊断 PD。

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