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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seonwoo Lee (Seoul National University) Eun Jung Yeo (Seoul National University) Sunhee Kim (Seoul National University) Minhwa Chung (Seoul National University)
저널정보
한국음성학회 말소리와 음성과학 말소리와 음성과학 제15권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
53 - 59 (7page)

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Detection of children with autism spectrum disorder (ASD) based on speech has relied on predefined feature sets due to their ease of use and the capabilities of speech analysis. However, clinical impressions may not be adequately captured due to the broad range and the large number of features included. This paper demonstrates that the knowledge-driven speech features (KDSFs) specifically tailored to the speech traits of ASD are more effective and efficient for detecting speech of ASD children from that of children with typical development (TD) than a predefined feature set, extended Geneva Minimalistic Acoustic Standard Parameter Set (eGeMAPS). The KDSFs encompass various speech characteristics related to frequency, voice quality, speech rate, and spectral features, that have been identified as corresponding to certain of their distinctive attributes of them. The speech dataset used for the experiments consists of 63 ASD children and 9 TD children. To alleviate the imbalance in the number of training utterances, a data augmentation technique was applied to TD children’s utterances. The support vector machine (SVM) classifier trained with the KDSFs achieved an accuracy of 91.25%, surpassing the 88.08% obtained using the predefined set. This result underscores the importance of incorporating domain knowledge in the development of speech technologies for individuals with disorders.
#autism spectrum disorder(ASD) #disorder detection #speech features #prosodic features

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Method
4. Experiments
5. Discussion
6. Conclusion
References

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