Classifications of Vocalic Segments From Articulatory Kinematics: Healthy Controls and Speakers With Dysarthria
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In this study, the authors classified vocalic segments produced by control speakers (C) and speakers with dysarthria due to amyotrophic lateral sclerosis (ALS) or Parkinson's disease (PD); classification was based on movement measures. The researchers asked the following questions: (a) Can vowels be classified on the basis of selected measures of articulatory motions? and (b) Can classification models that are constructed from control productions classify vowels produced by speakers with dysarthria that is related to ALS and PD? METHOD: Nineteen C, 7 PD, and 8 ALS speakers participated in this study. The severity of dysarthria varied across individuals and between the 2 disorder groups. The stimuli were 6 vowels produced in 10 words embedded into sentences read at a comfortable reading rate. Movement data were collected using the x-ray microbeam. Movement measures included distances traveled, durations, and average speeds of vowel-related movement strokes. Vowels and words were classified by linear discriminant analysis with measures of articulatory motion as input variables. RESULTS: The study showed that vocalic segments could be classified using articulatory movement characteristics with up to 80% accuracy. The classification accuracy of the movement-based models depended largely on the number of articulators involved and, to a lesser extent, on the movement measure (e.g., distance, duration, speed). Classification of PD vowels was similar to that of the C group, suggesting a simple scaling of gestures as an explanation of the movement deficit in this disease. Classification performance for ALS vowels appeared to be different from that of C and PD productions. CONCLUSION: Classification of vowels was possible on the basis of their articulatory motions. ALS vowels appeared categorically different from those of C and PD speakers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».