Correlates of vowel clarity in the spectrotemporal modulation domain: Application to speech impairment evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This article reports on vowel clarity metrics based on spectrotemporal modulations of speech signals. Motivated by previous findings on the relevance of modulation-based metrics for speech intelligibility assessment and pathology classification, the current study used factor analysis to identify regions within a bi-dimensional modulation space, the magnitude power spectrum, as in Elliott and Theunissen [(2009). PLoS Comput. Biol. 5(3), e1000302] by relating them to a set of conventional acoustic metrics of vowel space area and vowel distinctiveness. Two indices based on the energy ratio between high and low modulation rates across temporal and spectral dimensions of the modulation space emerged from the analyses. These indices served as input for measurements of central tendency and classification analyses that aimed to identify vowel-related speech impairments in French native speakers with head and neck cancer (HNC) and Parkinson dysarthria (PD). Following the analysis, vowel-related speech impairment was identified in HNC speakers, but not in PD. These results were consistent with findings based on subjective evaluations of speech intelligibility. The findings reported are consistent with previous studies indicating that impaired speech is associated with attenuation in energy in higher spectrotemporal modulation bands.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».