Abstrakt-70 % till 90 % av patienterna med Parkinsons sjukdom uppvisar en påverkad röst. Olika studier visade, att röst och prosody är en av de tidigaste indikatorerna för PD. Frågan om denna studie är att automatiskt upptäcka om en persons tal/röst påverkas av PD. Vi använder akustiska funktioner, prosodiska funktioner och funktioner som härrör från en tvåmassmodell av sångvecken på olika typer av taltester: ihållande phoningar, stavelserepetitioner, lästexter och monologer. Klassificeringen utförs i båda fallen av SVM. Ett korrelationsbaserat funktionsval utfördes för att identifiera de viktigaste egenskaperna för vart och ett av dessa system. Vi rapporterar om resultat på 91 % när vi försöker skilja mellan normaltalande personer och talare med PD i ett tidigt skede med prosodisk modellering. Med akustisk modellering uppnådde vi en igenkänningsgrad på 88 % och med sångmodellering uppnådde vi 79 %. Efter val av funktion kan dessa resultat förbättras avsevärt. Men vi förväntar oss att dessa resultat blir alltför optimistiska. Vi visar att lästexter och monologer är de mest meningsfulla texterna när det gäller automatisk upptäckt av PD baserad på artikulation, röst och prosodiska utvärderingar. De viktigaste prosodiska funktionerna var baserade på energi, pauser och F0. Fjäderns massa och överensstämmelse befanns vara de viktigaste parametrarna för den tvåmasse vokala vikmodellen.
Olika talrelaterade funktioner har använts för att upptäcka om talet påverkas av Parkinsons sjukdom REF.
Detection of persons with Parkinson's disease by acoustic, vocal, and prosodic analysis
{'venue': '2011 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition & Understanding', 'journal': '2011 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition & Understanding', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}