Stimmanalyse bei Patienten mit neurologischen Erkrankungen

In dieser Studie werden die Forscher die klinischen Merkmale gesunder Teilnehmer und der Teilnehmer mit neurologischen Störungen anhand spezieller klinischer Skalen bewerten. Außerdem werden die Ermittler die Stimmbeeinträchtigung mithilfe von Wahrnehmungsuntersuchungsinstrumenten beurteilen. Dann wenden die Forscher eine Spektralanalyse an, um die Hauptfrequenzkomponenten der Stimme bei gesunden Teilnehmern und bei Patienten mit einer ausgeprägten Stimmstörung zu beurteilen, die von neurologischen Störungen betroffen sind. Um zwischen gesunden Teilnehmern und Patienten zu unterscheiden, die von verschiedenen neurologischen Erkrankungen betroffen sind, wenden die Forscher eine Stimmanalyse an, die auf dem Klassifikator der Support-Vektor-Maschine (SVM) basiert und neben den Hauptfrequenzkomponenten der Stimme eine große Anzahl von Merkmalen enthält.

Zu diesem Zweck werden die Ermittler die Sensitivität, Spezifität, den positiven Vorhersagewert und den negativen Vorhersagewert und die Genauigkeit aller diagnostischen Tests im Detail bewerten. Darüber hinaus berechnen die Ermittler die Fläche unter den Receiver Operating Characteristic (ROC)-Kurven, um den optimalen diagnostischen Schwellenwert zu verifizieren, wie er durch das zugehörige Kriterium (Ass. Crit.) und Youden-Index (YI). Um mögliche klinisch-instrumentelle Korrelationen zu bewerten, werden die Forscher auch einen modifizierten Algorithmus der SVM-Analyse verwenden, um einen kontinuierlichen numerischen Wert (das Wahrscheinlichkeitsverhältnis [LR]) zu berechnen, der ein Maß für die Schwere der Stimmstörung für jeden Teilnehmer liefert.

Sprachaufnahmen werden durchgeführt, indem die Teilnehmer gebeten werden, eine bestimmte Sprachaufgabe mit ihrer üblichen Stimmintensität, Tonlage und Qualität zu produzieren. Die Sprechaufgabe besteht aus einer anhaltenden Emission eines nahen, ungerundeten Vokals /e/ in der Mitte für mindestens 5 Sekunden. Sprachaufnahmen werden mit einem hochauflösenden Audiorecorder aufgenommen, der in einem Abstand von 5 cm vom Mund platziert wird. Sprachproben werden im linearen PCM-Format (.wav) mit einer Abtastrate von 44,1 kHz und einer Abtastgröße von 24 Bit aufgezeichnet. Die Sprachanalyse besteht aus drei getrennten Prozessen: Merkmalsextraktion, -auswahl und -klassifizierung. Für die Merkmalsextraktion werden die Ermittler die dedizierte Software OpenSMILE (audEERING GmbH, Deutschland) verwenden. Dann werden die Ermittler die Sprachfunktion auswählen und klassifizieren, indem sie den in Weka enthaltenen SVM-Algorithmus verwenden.