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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-10-28 12:10 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・荒川大貴・手塚征宏・中村典史・坂田 聡・上田裕市（熊本大）  SP2018-47 WIT2018-35 |
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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． |
| （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. |
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| 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 / / / / |
| （英） | Cleft palate / Dysarthria / Neural Network / Non-metric Multi Dimentional Scaling / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 270, WIT2018-35, pp. 79-84, 2018年10月. | |
| 資料番号 | WIT2018-35 | |
| 発行日 | 2018-10-20 (SP, WIT) | |
| 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 | SP2018-47 WIT2018-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT SP |
| 開催期間 | 2018-10-27 - 2018-10-28 |
| 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） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WIT |
| 会議コード | 2018-10-WIT-SP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江藤 彰洋 / Akihiro Eto / エトウ アキヒロ |
| 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/ヨミ） | 荒川 大貴 / Hiroki Arakawa / アラカワ ヒロキ |
| 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/ヨミ） | 手塚 征宏 / Masahiro Tezuka / テヅカ マサヒロ |
| 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/ヨミ） | 中村 典史 / Norihumi Nakamura / ナカムラ ノリフミ |
| 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/ヨミ） | 坂田 聡 / Tadashi Sakata / サカタ タダシ |
| 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/ヨミ） | 上田 裕市 / Yuichi Ueda / ウエダ ユウイチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 熊本大学 (略称： 熊本大) Kumamoto University (略称： Kumamoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-10-28 12:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WIT |
| 資料番号 | SP2018-47, WIT2018-35 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.269(SP), no.270(WIT) |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-10-20 (SP, WIT) |
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