Stemmeanalyse hos pasienter med nevrologiske sykdommer

I denne studien vil etterforskerne evaluere de kliniske egenskapene til friske deltakere og de deltakerne med nevrologiske lidelser ved å bruke dedikerte kliniske skalaer. Etterforskerne vil også vurdere stemmesvikt ved å bruke perseptuelle undersøkelsesverktøy. Deretter vil etterforskerne bruke spektralanalyse for å vurdere de viktigste frekvenskomponentene til stemmen hos friske deltakere og hos pasienter som er rammet av nevrologiske lidelser med en fremtredende stemmesvikt. For å skille mellom friske deltakere og pasienter som er rammet av ulike nevrologiske sykdommer, vil etterforskerne bruke en stemmeanalyse basert på støttevektormaskin (SVM) klassifisering som inkluderte et stort antall funksjoner i tillegg til de viktigste frekvenskomponentene i stemmen.

For disse formålene vil etterforskerne vurdere i detalj sensitiviteten, spesifisiteten, positiv prediktiv verdi og negativ prediktiv verdi og nøyaktighet av alle diagnostiske tester. Videre vil etterforskerne beregne arealet under mottakeroperasjonskarakteristikken (ROC) for å verifisere den optimale diagnostiske terskelen som reflektert av det tilhørende kriteriet (ass. Crit.) og Youden Index (YI). For å vurdere mulige klinisk-instrumentelle korrelasjoner, vil etterforskerne også bruke en modifisert algoritme for SVM-analyse for å beregne en kontinuerlig numerisk verdi (sannsynlighetsforholdet [LR]) som gir et mål på alvorlighetsgraden av stemmesvikt for hver deltaker.

Stemmeopptak vil bli utført ved å be deltakerne produsere en spesifikk taleoppgave med deres vanlige stemmeintensitet, tonehøyde og kvalitet. Taleoppgaven vil bestå av en vedvarende emisjon av en uavrundet midt foran vokal /e/ i minst 5 sekunder. Stemmeopptak vil bli samlet inn ved å bruke en høyoppløselig lydopptaker plassert i en avstand på 5 cm fra munnen. Stemmeprøver vil bli tatt opp i lineært PCM-format (.wav) med en samplingshastighet på 44,1 kHz, med 24-bits samplestørrelse. Stemmeanalyse vil bestå av tre separate prosesser: funksjonsutvinning, utvalg og klassifisering. For funksjonsutvinning vil etterforskerne bruke OpenSMILE (audEERING GmbH, Tyskland), dedikert programvare. Deretter vil etterforskerne velge og klassifisere stemmefunksjonen ved å bruke SVM-algoritmen inkludert i Weka.