通过自动语音分析评估帕金森病药物状态
音频与语音处理
2020-08-26 v2
摘要
帕金森病是一种以运动和非运动症状为特征的中枢神经系统进行性退行性疾病。随着疾病的进展，患者在因服药而缓解运动症状的时期（ON 状态）与出现运动并发症的时期（OFF 状态）之间交替。患者处于 OFF 状态的时间是目前用于评估药物干预及不同有效成分疗效的主要参数。在本工作中，我们提出了一种结合自动语音处理与深度学习技术的系统，通过利用基于个人语音的生物标志物对帕金森病患者的药物状态进行分类。我们设计了一种依赖于说话人的方法，并研究了不同声学-韵律特征集的相关性。结果表明，在混合语音测试任务中准确率达到 90.54%，在半自发语音任务中准确率达到 95.27%。总体而言，实验评估展示了该方法在开发可靠的帕金森病患者远程日常监测与服药调度系统方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2005.14647,
title = {Assessment of Parkinson's Disease Medication State through Automatic Speech Analysis},
author = {Anna Pompili and Rubén Solera-Ureña and Alberto Abad and Rita Cardoso and Isabel Guimarães and Margherita Fabbri and Isabel P. Martins and Joaquim Ferreira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.14647},
year = {2020}
}
备注
5 pages. In proceedings of INTERSPEECH2020