말더듬의 감지 및 심각도 평가를 위한 컴퓨터 기반 분석

말더듬은 반복, 연장 및 블록(1)과 같은 유창성 장애의 발생으로 인해 정상적인 언어 흐름이 중단되는 언어 장애입니다(1). 말을 더듬는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 다른 것으로 밝혀진 특징은 말하기 속도와 유창하지 않은 발화의 빈도입니다(2).

아랍어 버전의 말더듬 심각도 도구(A-SSI)는 말더듬 심각도를 평가하는 데 사용됩니다. 말더듬의 전체 심각도 점수는 말더듬 음절의 백분율(%SS) 점수, 평균 길이 3개의 가장 긴 음절을 결합하여 측정됩니다. 말더듬 이벤트(MDTLSE) 및 물리적 수반물(PC)(3).

말더듬의 주관적 평가 방법은 다음과 같습니다. 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 주관적(4)이므로 음성 인식 기술과 컴퓨터 지능(5)을 사용하여 disfluency 측정을 자동화하는 것이 좋습니다.

음성 인식은 인간의 두뇌가 수행하는 것과 유사한 작업을 수행합니다(6). 말더듬 감지 시스템에는 음향 처리, 특징 추출 및 분류/인식의 세 가지 주요 단계가 있습니다(7). 음성 신호는 사전 처리되고(8), 신호 처리 기술에 의해 특정 기능이 추출됩니다. 멜 주파수 켑스트럼 계수(MFCC)(9). (MFCC)는 가장 널리 사용되는 특징 추출 기법으로 간주됩니다(10).

분류 프로세스에는 두 단계가 포함됩니다. 교육 및 테스트(11). 교육 과정에서 데이터는 클래스에 따라 레이블이 지정되고 모델이 학습됩니다. 테스트 단계에서: 모델을 테스트하고 분류 모델의 정확도, 민감도 및 특이성을 계산합니다(11). 마지막으로, 말더듬이 없는 말로부터 말더듬을 인식하고 분리하여(5) 또한 말더듬의 심각도를 평가합니다.