Komputerowa analiza oparta na wykrywaniu i ocenie nasilenia jąkania

Jąkanie jest zaburzeniem mowy, w którym normalny tok mowy jest zakłócany przez występowanie niepłynności, takich jak powtórzenia, przedłużenia i bloki (1). Stwierdzono, że cechy, które różnią jąkały i osoby niejąkające się, to szybkość mowy i częstotliwość niepłynnych wypowiedzi (2).

Do oceny nasilenia jąkania używana jest arabska wersja narzędzia nasilenia jąkania (A-SSI). Jąkanie się (MDTLSE) i Fizyczne Towarzyszące (PC) (3).

Subiektywne metody oceny jąkania to; czasochłonne, podatne na błędy, subiektywne (4), dlatego lepiej zautomatyzować pomiar niepłynności za pomocą technologii rozpoznawania mowy i inteligencji obliczeniowej (5).

Rozpoznawanie mowy wykonuje zadanie podobne do tego, jakie podejmuje ludzki mózg (6). System wykrywania jąkania składa się z trzech głównych etapów, którymi są przetwarzanie akustyczne, ekstrakcja cech i klasyfikacja/rozpoznanie (7). sygnały mowy są wstępnie przetwarzane (8), a niektóre cechy są wydobywane z nich za pomocą technik przetwarzania sygnałów, np. Współczynniki cepstralne częstotliwości Mell (MFCC) (9). (MFCC) jest uważana za najpopularniejszą technikę ekstrakcji cech (10).

Proces klasyfikacji składa się z dwóch etapów; szkolenie i testowanie (11). W procesie uczenia dane są etykietowane na podstawie klas i uczy się modelu. W fazie testowania: model jest testowany i obliczana dokładność, czułość i specyficzność modeli klasyfikacyjnych (11). Wreszcie, jąkanie się od mowy niejąkającej się zostanie rozpoznane i oddzielone (5) również w celu oceny nasilenia jąkania się mowy.