講演名 2018-10-28
ニューラルネットワークを用いた構音特徴分析手法とその口蓋裂患児への適用
江藤 彰洋(熊本大), 荒川 大貴(熊本大), 手塚 征宏(熊本大), 中村 典史(熊本大), 坂田 聡(熊本大), 上田 裕市(熊本大),
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抄録(和) 構音障害の臨床やリハビリの現場では,医師や言語聴覚士により症状の診断がされており,聴覚評価は聞き手の聴覚経験に左右され主観的にならざるを得ない.そこで,本報告では,構音ニューラルネットワーク(NN:Neural Network)による構音障害の客観的な評価の可能性について検討する.初めに,「口蓋裂の構音障害」に収録の音声の内,健常成人と口蓋裂患児についてNNの出力を比較することで,口蓋裂患児の構音特徴をとらえられるか検討した.その結果,口蓋化構音のような音素に置換が生じる症状ではその有用性が確認された.次に,我々が録音した健常成人,口蓋裂患児の音声について同様の手順を行った結果においても同様の結果となった.最後に,非計量多次元尺度構成法をNNの出力に適用した結果,症状の有無や程度が可視化できる可能性が示された.
抄録(英) Speech therapists or dentists evaluate the presence or absence of dysarthria by his/her auditory. However, its diagnosis is not objective since those evaluations are influenced by listener's auditory experiences. Therefore, we analyzed abnormal articulation features using a neural network(NN) to diagnose dysarthria objectively. We applied the NN to healthy and cleft palate voices of commercially speech data in order to capture the articulation features of cleft palate. Then, we consider practicality of the NN by applying the NN to recorded sound in the same way. In the end, we applied non-metric multi dimensional scaling to the NN results. As a result, possibility of visualizing presence or absence of dysarthria is confirmed.
キーワード(和) 口蓋裂 / 構音障害 / ニューラルネットワーク / 非計量多次元尺度構成法
キーワード(英) Cleft palate / Dysarthria / Neural Network / Non-metric Multi Dimentional Scaling
資料番号 SP2018-47,WIT2018-35
発行日 2018-10-20 (SP, WIT)

研究会情報
研究会 WIT / SP
開催期間 2018/10/27(から2日開催)
開催地(和) 九工大・百周年中村記念館
開催地(英) Kyushu Institute of Technology(Kitakyushu)
テーマ(和) 音声と福祉情報工学,一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 和田 親宗(九工大) / 山下 洋一(立命館大)
委員長氏名(英) Chikamune Wada(Kyushu Inst. of Tech.) / Yoichi Yamashita(Ritsumeikan Univ.)
副委員長氏名(和) 若月 大輔(筑波技大) / 李 晃伸(名工大)
副委員長氏名(英) Daisuke Wakatsuki(Tsukuba Univ. of Tech.) / Akinobu Ri(Nagoya Inst. of Tech.)
幹事氏名(和) 梶谷 勇(産総研) / 酒向 慎司(名工大) / 雨宮 智浩(NTT) / 南條 浩輝(京大) / 坂野 秀樹(名城大)
幹事氏名(英) Isamu Kajitani(AIST) / Shinji Sakou(Nagoya Inst. of Tech.) / Tomohiro Amemiya(NTT) / Hiroaki Nanjo(Kyoto Univ.) / Hideki Banno(Meijo Univ.)
幹事補佐氏名(和) 宮城 愛美(筑波技術大) / 塩野目 剛亮(帝京大) / 半田 隆志(埼玉県産業技術総合センター) / 郡山 知樹(東工大) / 小橋川 哲(NTT)
幹事補佐氏名(英) Manabi Miyagi(Tsukuba Univ. of Tech.) / Takeaki Shionome(Teikyo Univ.) / Takashi Handa(Saitama Industrial Tech. Center) / Tomoki Koriyama(Tokyo Inst. of Tech.) / Satoshi Kobashikawa(NTT)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Well-being Information Technology / Technical Committee on Speech
本文の言語 JPN
タイトル(和) ニューラルネットワークを用いた構音特徴分析手法とその口蓋裂患児への適用
サブタイトル(和)
タイトル(英) Neural Network based articulation feature analysis system and its application to speech of cleft palate children
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 口蓋裂 / Cleft palate
キーワード(2)(和/英) 構音障害 / Dysarthria
キーワード(3)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network
キーワード(4)(和/英) 非計量多次元尺度構成法 / Non-metric Multi Dimentional Scaling
第 1 著者 氏名(和/英) 江藤 彰洋 / Akihiro Eto
第 1 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 荒川 大貴 / Hiroki Arakawa
第 2 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 手塚 征宏 / Masahiro Tezuka
第 3 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 中村 典史 / Norihumi Nakamura
第 4 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
第 5 著者 氏名(和/英) 坂田 聡 / Tadashi Sakata
第 5 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
第 6 著者 氏名(和/英) 上田 裕市 / Yuichi Ueda
第 6 著者 所属(和/英) 熊本大学(略称:熊本大)
Kumamoto University(略称:Kumamoto Univ.)
発表年月日 2018-10-28
資料番号 SP2018-47,WIT2018-35
巻番号(vol) vol.118
号番号(no) SP-269,WIT-270
ページ範囲 pp.79-84(SP), pp.79-84(WIT),
ページ数 6
発行日 2018-10-20 (SP, WIT)