Advanced search
1 file | 2.81 MB

Automatic analysis of pathological speech

(2012)
Author
Promoter
(UGent)
Organization
Abstract
De ernst van een spraakstoornis wordt vaak gemeten a.d.h.v. spraakverstaanbaarheid. Deze maat wordt in de klinische praktijk vaak bepaald met een perceptuele test. Zo’n test is van nature subjectief vermits de therapeut die de test afneemt de (stoornis van de) patiënt vaak kent en ook vertrouwd is met het gebruikte testmateriaal. Daarom is het interessant te onderzoeken of men met spraakherkenning een objectieve beoordelaar van verstaanbaarheid kan creëren. In deze thesis wordt een methodologie uitgewerkt om een gestandaardiseerde perceptuele test, het Nederlandstalig Spraakverstaanbaarheidsonderzoek (NSVO), te automatiseren. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van spraakherkenning om de patiënt fonologisch en fonemisch te karakteriseren en uit deze karakterisering een spraakverstaanbaarheidsscore af te leiden. Experimenten hebben aangetoond dat de berekende scores zeer betrouwbaar zijn. Vermits het NSVO met nonsenswoorden werkt, kunnen vooral kinderen hierdoor leesfouten maken. Daarom werden nieuwe methodes ontwikkeld, gebaseerd op betekenisdragende lopende spraak, die hiertegen robuust zijn en tegelijk ook in verschillende talen gebruikt kunnen worden. Met deze nieuwe modellen bleek het mogelijk te zijn om betrouwbare verstaanbaarheidsscores te berekenen voor Vlaamse, Nederlandse en Duitse spraak. Tenslotte heeft het onderzoek ook belangrijke stappen gezet in de richting van een automatische karakterisering van andere aspecten van de spraakstoornis, zoals articulatie en stemgeving.
Keywords
speech processing. pathological speech, intelligibility

Downloads

  • PhD.pdf
    • full text
    • |
    • open access
    • |
    • PDF
    • |
    • 2.81 MB

Citation

Please use this url to cite or link to this publication:

Chicago
Middag, Catherine. 2012. “Automatic Analysis of Pathological Speech”. Ghent, Belgium: Ghent University, Department of Electronics and information systems.
APA
Middag, C. (2012). Automatic analysis of pathological speech. Ghent University, Department of Electronics and information systems, Ghent, Belgium.
Vancouver
1.
Middag C. Automatic analysis of pathological speech. [Ghent, Belgium]: Ghent University, Department of Electronics and information systems; 2012.
MLA
Middag, Catherine. “Automatic Analysis of Pathological Speech.” 2012 : n. pag. Print.
@phdthesis{3007443,
  abstract     = {De ernst van een spraakstoornis wordt vaak gemeten a.d.h.v. spraakverstaanbaarheid. Deze maat wordt in de klinische praktijk vaak bepaald met een perceptuele test. Zo{\textquoteright}n test is van nature subjectief vermits de therapeut die de test afneemt de (stoornis van de) pati{\"e}nt vaak kent en ook vertrouwd is met het gebruikte testmateriaal. Daarom is het interessant te onderzoeken of men met spraakherkenning een objectieve beoordelaar van verstaanbaarheid kan cre{\"e}ren. In deze thesis wordt een methodologie uitgewerkt om een gestandaardiseerde perceptuele  test, het Nederlandstalig Spraakverstaanbaarheidsonderzoek (NSVO), te automatiseren. Hiervoor wordt gebruik gemaakt van spraakherkenning om de pati{\"e}nt fonologisch en fonemisch te karakteriseren en uit deze karakterisering een spraakverstaanbaarheidsscore af te leiden. Experimenten hebben aangetoond dat de berekende scores zeer betrouwbaar zijn.
Vermits het NSVO met nonsenswoorden werkt, kunnen vooral kinderen hierdoor leesfouten maken. Daarom werden nieuwe methodes ontwikkeld, gebaseerd op betekenisdragende lopende spraak, die hiertegen robuust zijn en tegelijk ook in verschillende talen gebruikt kunnen worden. Met deze nieuwe modellen bleek het mogelijk te zijn om betrouwbare verstaanbaarheidsscores te berekenen voor Vlaamse, Nederlandse en Duitse spraak. Tenslotte heeft het onderzoek ook belangrijke stappen gezet in de richting van een automatische karakterisering van andere aspecten van de spraakstoornis, zoals articulatie en stemgeving.},
  author       = {Middag, Catherine},
  isbn         = {9789085785361},
  keyword      = {speech processing. pathological speech,intelligibility},
  language     = {eng},
  pages        = {210},
  publisher    = {Ghent University, Department of Electronics and information systems},
  school       = {Ghent University},
  title        = {Automatic analysis of pathological speech},
  year         = {2012},
}