Analisi vocale in pazienti con malattie neurologiche

In questo studio, i ricercatori valuteranno le caratteristiche cliniche dei partecipanti sani e di quelli con disturbi neurologici applicando scale cliniche dedicate. Inoltre, gli investigatori valuteranno la compromissione della voce utilizzando strumenti di esame percettivo. Quindi, gli investigatori applicheranno l'analisi spettrale per valutare le principali componenti di frequenza della voce in partecipanti sani e in pazienti affetti da disturbi neurologici con una compromissione della voce prominente. Per distinguere tra partecipanti sani e pazienti affetti da varie malattie neurologiche, i ricercatori applicheranno un'analisi della voce basata sul classificatore della macchina vettoriale di supporto (SVM) che includeva un gran numero di caratteristiche oltre alle principali componenti di frequenza della voce.

A tal fine, gli investigatori valuteranno in dettaglio la sensibilità, la specificità, il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo e l'accuratezza di tutti i test diagnostici. Inoltre, gli investigatori calcoleranno l'area sotto le curve delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) per verificare la soglia diagnostica ottimale come riflessa dal criterio associato (Ass. Crit.) e Youden Index (YI). Per valutare possibili correlazioni clinico-strumentali, i ricercatori utilizzeranno anche un algoritmo modificato di analisi SVM per calcolare un valore numerico continuo (il rapporto di verosimiglianza [LR]) che fornisce una misura della gravità del danno vocale per ciascun partecipante.

Le registrazioni vocali verranno eseguite chiedendo ai partecipanti di produrre un'attività vocale specifica con la loro solita intensità, tono e qualità della voce. Il compito vocale consisterà in un'emissione prolungata di una vocale medio-anteriore chiusa non arrotondata /e/ per almeno 5 secondi. Le registrazioni vocali saranno raccolte utilizzando un registratore audio ad alta definizione posto a una distanza di 5 cm dalla bocca. I campioni vocali verranno registrati in formato PCM lineare (.wav) a una frequenza di campionamento di 44,1 kHz, con una dimensione del campione di 24 bit. L'analisi vocale consisterà in tre processi separati: estrazione, selezione e classificazione delle caratteristiche. Per l'estrazione delle caratteristiche, i ricercatori utilizzeranno il software dedicato OpenSMILE (audEERING GmbH, Germania). Quindi, gli investigatori selezioneranno e classificheranno la funzione vocale utilizzando l'algoritmo SVM incluso in Weka.