精神疾患診断補助に有効な発話課題と音声特徴に関する検討 (音声) A study on vocal biomarkers to assist diagnosis of mental disorders

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抄録

精神疾患の診断は,医師がさまざまな情報を総合的に観察し行われるが,その際に参照できる簡易なバイオマーカーとして,音声の利用が期待されている.本研究では,健常者及び大うつ病性障害患者を対象に,さまざまな発話課題を与えさまざまな音声特徴を抽出し,大うつ病性障害診断補助のための音声バイオマーカーとしての有効性を検討した.結果,従来から検討されていたエネルギー(患者<健常者)や話速(患者<健常者)に加え,朗読時のポーズの回数(健常者く患者),MFCCの変調スペクトルの1-16Hz成分中の1-3Hzに相当する低周波成分の相対的強さ(健常者<患者),語流暢性課題時の想起単語数(患者<健常者),といったバイオマーカーを発見した.さらに,これらの音声バイオマーカーを特徴量として大うつ病性障害の自動推定を行ったところ,医師でない一般人による推定精度と同程度の精度が得られた.

Biological vocal markers for mental disorders are desired as simple reference by doctors, who diagnose patients using a wide variety of clues they can obtain. We investigate possible biomarkers effective to assist the diagnosis of major depressive disorder by getting healthy people and patients to do several vocal tasks. As a result, we find not only known biomarkers such as energy and speech rate but also three new biomarkers, namely, the number of pause in a task of reading a part of a tale, ratio of 1 - 3 Hz modulation frequency spectrum of MFCC 1-dim. to that of 1 - 16 Hz, and word counts in verbal fluency tasks. In addition, we conduct experiments of automatic estimation of major depressive disorder using these biomarkers. Results show 70% accuracy, that is comparable to human judgments.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(411), 37-42, 2015-01-22

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110010008567
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10013221
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    026147874
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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