희귀 증후군을 식별하는 새로운 열쇠로서의 음성 패턴 평가 (FONOTIPO)

실험적 치료/절차:

첫 번째 녹음은 실험실에서 이루어집니다. 연구실은 음성 샘플을 녹음하기 위해 방음 장치(방의 소리 대 잡음비가 최소 30dB 이상이어야 함)를 갖추게 됩니다. 실험실에서 만든 녹음과 유사하게 부모/보호자는 스마트폰을 사용하여 집에서 하루 동안 여러 번 음성 녹음을 수집하는 방법을 교육합니다. 부모/간병인은 사전 정의된 프로토콜로 각 기록 중에 환자의 감정 상태를 기록하도록 요청받습니다.

모든 환자는 소아과, 형태학적, 신경인지 및 행동 평가, 청력 및 ENT 평가, 지각 및 음향 음성 분석을 받게 됩니다.

지각 평가는 블라인드로 이루어집니다. 모음 녹음은 Biovoice [1] 및 Praat [2]의 두 가지 소프트웨어 도구로 분석됩니다.

실험적 치료/절차:

첫 번째 녹음은 실험실에서 이루어집니다. 연구실은 음성 샘플을 녹음하기 위해 방음 장치(방의 소리 대 잡음비가 최소 30dB 이상이어야 함)를 갖추게 됩니다. 실험실에서 만든 녹음과 유사하게 부모/보호자는 스마트폰을 사용하여 집에서 하루 동안 여러 번 음성 녹음을 수집하는 방법을 교육합니다. 부모/간병인은 사전 정의된 프로토콜로 각 기록 중에 환자의 감정 상태를 기록하도록 요청받습니다.

모든 환자는 소아과, 형태학적, 신경인지 및 행동 평가, 청력 및 ENT 평가, 지각 및 음향 음성 분석을 받게 됩니다.

지각 평가는 블라인드로 이루어집니다. 모음 녹음은 Biovoice [1] 및 Praat [2]의 두 가지 소프트웨어 도구로 분석됩니다.

각 증후군의 뚜렷한 음성 표현형은 Biovoice 소프트웨어를 통해 추출됩니다.

BioVoice를 사용하면 수동 설정 없이 한 번에 여러 오디오 신호를 순차적으로 분석할 수 있습니다.

이 소프트웨어를 사용하면 기본 및 포먼트 주파수(Hz로 측정)를 분석할 수 있습니다.

PRAAT 소프트웨어를 통해 각 증후군의 목소리 불규칙성에 대한 정의를 추출합니다.

PRAAT는 고정 크기의 시간 창에 적용되는 자기상관과 선형 예측 코딩을 기반으로 하는 방법을 구현합니다. 일부 매개변수의 수동 설정이 필요합니다. 이 소프트웨어를 사용하면 불규칙성, 즉 상대 평균 섭동인 지터를 분석할 수 있습니다(절대 지터 =1N-1∑i=1N-1|Ti-Ti+1|에서 측정).

PRAAT 소프트웨어를 통해 각 증후군의 목소리 불규칙성에 대한 정의를 추출합니다.

PRAAT는 고정 크기의 시간 창에 적용되는 자기상관과 선형 예측 코딩을 기반으로 하는 방법을 구현합니다. 일부 매개변수의 수동 설정이 필요합니다. 이 소프트웨어는 소음 분석을 허용합니다(dB로 측정).

목소리의 지각적 평가는 신드롬적 목소리와 건강한 주제 목소리 사이의 차이를 더 자세히 설명하는 것을 목표로 합니다. 심사 위원은 GIRBAS(등급, 불안정성, 거칠기, 호흡성, 무력증 및 긴장도) 척도를 사용하여 각 참가자의 목소리를 채점합니다.

GIRBAS 척도는 등급(전반적인 인상), 거칠기, 숨쉬기, 무감각 및 긴장의 5가지 매개변수에 따라 음성에 대한 지각 평가를 제공합니다. 각 매개변수는 0에서 3까지의 등급으로 평가되며 여기서 0은 정상성을 나타냅니다. 1, 약간의 편차; 2, 중간 편차; 3, 정상에서 심각한 일탈.

음성 녹음을 수집하는 시스템의 개발은 SQL(Structured Query Language) 데이터베이스를 통해 이루어지며 여기서 모든 음성 녹음은 데이터 분석 및 저장을 위해 액세스할 수 있는 암호화된 하드 디스크에 저장됩니다. 이 프로젝트에서는 앱 프레임워크(예: Xamarin)를 통해 스마트폰용 음성 신호를 녹음하고 관리하는 크로스 플랫폼 앱을 개발합니다.

기본 및 포먼트 주파수(Hz로 측정)와 같은 음향 매개변수가 저장 및 관리됩니다.

음성 녹음을 수집하는 시스템의 개발은 SQL(Structured Query Language) 데이터베이스를 통해 이루어지며 여기서 모든 음성 녹음은 데이터 분석 및 저장을 위해 액세스할 수 있는 암호화된 하드 디스크에 저장됩니다. 이 프로젝트에서는 앱 프레임워크(예: Xamarin)를 통해 스마트폰용 음성 신호를 녹음하고 관리하는 크로스 플랫폼 앱을 개발합니다.

다음과 같은 음향 매개변수가 저장 및 관리됩니다: 상대 평균 섭동(절대 지터로 측정).

음성 녹음을 수집하는 시스템의 개발은 SQL(Structured Query Language) 데이터베이스를 통해 이루어지며 여기서 모든 음성 녹음은 데이터 분석 및 저장을 위해 액세스할 수 있는 암호화된 하드 디스크에 저장됩니다. 이 프로젝트에서는 앱 프레임워크(예: Xamarin)를 통해 스마트폰용 음성 신호를 녹음하고 관리하는 크로스 플랫폼 앱을 개발합니다.

다음과 같은 음향 매개변수가 저장 및 관리됩니다. 소음(dB로 측정).