Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Assessing Movement of Articulatory Organs in Patients with Parkinson’s Disease

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F23%3APU148893" target="_blank" >RIV/00216305:26220/23:PU148893 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2022_sbornik_1_v2.pdf" target="_blank" >https://www.eeict.cz/eeict_download/archiv/sborniky/EEICT_2022_sbornik_1_v2.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Assessing Movement of Articulatory Organs in Patients with Parkinson’s Disease

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Hypokinetic dysarthria is a motor speech disorder often present during Parkinson’s disease. It affects the speech system, including articulatory abilities. There are several speech parameters describing this domain, so it is suggested to deal with their mutual comparison. This work aims to design and describe an algorithm for calculating the parameters of articulation, adapted for the Czech language, and then compare their discriminative power. The acoustic analysis of speech included in it is done via the Praat program and basic machine learning algorithms such as Expectation-Maximization, K-means and linear regression are used for the subsequent data processing. The Mann-Whitney U test, descriptive statistics and Random Forest machine learning model using cross-validation and balanced accuracy is used for evaluation. The results are scripts for automatic assessment of vowel space area, for calculating articulation parameters and for their evaluation. The outputs of the analysis of speech recording database prove that differences in articulation can indeed be observed between normal and dysarthric speech. Based on the mutual comparison of results, it is therefore proposed in the work which parameters are being appropriate for further dealing with this issue.

  • Název v anglickém jazyce

    Assessing Movement of Articulatory Organs in Patients with Parkinson’s Disease

  • Popis výsledku anglicky

    Hypokinetic dysarthria is a motor speech disorder often present during Parkinson’s disease. It affects the speech system, including articulatory abilities. There are several speech parameters describing this domain, so it is suggested to deal with their mutual comparison. This work aims to design and describe an algorithm for calculating the parameters of articulation, adapted for the Czech language, and then compare their discriminative power. The acoustic analysis of speech included in it is done via the Praat program and basic machine learning algorithms such as Expectation-Maximization, K-means and linear regression are used for the subsequent data processing. The Mann-Whitney U test, descriptive statistics and Random Forest machine learning model using cross-validation and balanced accuracy is used for evaluation. The results are scripts for automatic assessment of vowel space area, for calculating articulation parameters and for their evaluation. The outputs of the analysis of speech recording database prove that differences in articulation can indeed be observed between normal and dysarthric speech. Based on the mutual comparison of results, it is therefore proposed in the work which parameters are being appropriate for further dealing with this issue.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/NU20-04-00294" target="_blank" >NU20-04-00294: Diagnostika onemocnění s Lewyho tělísky v prodromálním stadiu založená na analýze multimodálních dat</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings I of the 28th Conference STUDENT EEICT 2022 General papers

  • ISBN

    978-80-214-6029-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    243-246

  • Název nakladatele

    Brno University of Technology, Faculty of Electrical Engineering and Communication

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    26. 4. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku