講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-12-19 13:25
ピッチ特徴量を用いた自閉症スペクトラム障害児と定型発達児の識別 ○柿原康博・滝口哲也・有木康雄(神戸大)・中井 靖(川崎医療短大)・高田 哲(神戸大) SP2013-83 |
抄録 |
(和) |
近年,自閉症スペクトラム障害の発生頻度の増加が注目されている.自閉症スペクトラム障害とは,自閉性障害,アスペルガー障害,特定不能の広汎性発達障害の総体である.これらの障害は多様な原因に基づいて発症するため根本的な治療は困難とされているが,この障害に特化した支援による早期療育の効果が報告されている.本研究では,自閉症スペクトラム障害の早期発見を音響的な側面から目指し,ピッチ特徴量をSVM の入力として識別実験を行った.ピッチ特徴量とは,音声データから得られたピッチ系列とそのデルタ系列のそれぞれに対して,25,50,75 パーセンタイル,25-50 と50-75 パーセンタイルの差,平均,標準偏差,尖度,歪度,最大値,最小値,レンジという12 の統計量を計算したものである.実験として,単語毎の識別,区間分割による識別,特徴分割による識別の3つの識別実験を行った.区間分割による識別実験では,最も精度が高くなったのは全区間を用いた場合であり,識別精度は74.9% となった.また,区間の組み合わせを変えて行った実験から,「各区間の識別に対する貢献度」は,第2区間や第3区間よりも第1区間の方が大きいことが示された. |
(英) |
Recent investigations have demonstrated that the early support which specialized in autistic spectrum obstacle(such as Picture Exchange Communication System (PECS) Applied Behavier Analysis (ABA) Social Skills Training (SST) is effective. This paper reports the result of a classification experiment carried out using pitch features for children with autism spectrum. Pitch features are composed of 24 dimensions, such as 25th, 50th, 75th percentilene, 25-50 percentile difference,50-75 percentile difference, mean, standard variation, kurtosis skewness, maximum, minimum, and range. |
キーワード |
(和) |
自閉症スペクトラム / ピッチ / イントネーション / SVM / / / / |
(英) |
Autism spectrum disorder / Pitch / Intonation / Acoustic analysis / SVM / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 366, SP2013-83, pp. 35-40, 2013年12月. |
資料番号 |
SP2013-83 |
発行日 |
2013-12-12 (SP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
SP2013-83 |