Articulation and Empirical Mode Decomposition Features in Diadochokinetic Exercises for the Speech Assessment of Parkinson's Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
Speech impairments are one of the earliest manifestations in patients with Parkinson's disease. Particularly, articulation impairments related to the capability of the speaker to move the limbs and muscles of the vocal tract have been observed in the patients. Articulation deficits have been evaluated in the patients mainly using diadochokinetic exercises, which consist in the rapid repetition of syllables like /pa-ta-ka/. This study considered different features to model several aspects of the diadochokinetic exercises, including the capacity to start/stop the vocal fold vibration, the speech rate, and the regularity of the diadochokinetic task. Articulation features are combined with others that result from an empirical mode decomposition procedure, which have been recently used to model dysphonia in Parkinson's patients. The features are used to classify Parkinson's patients and healthy speakers, and to predict the dysarthria severity of the participants according to a clinical scale. According to the results, articulation features are able to classify the presence of the disease with an accuracy up to 76%, and to predict the dysarthria level of the speakers with a Spearman's correlation of up to 0.68.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».