Spektrální analýza diadochokinetických úloh u dětí

Abstract

Cílem této práce je analyzovat diadochokinetické promluvy zdravých dětí ve spektrální oblasti krátkodobého a dlouhodobého spektra. Krátkodobé spektrum je charakterizováno čtyřmi spektrálními momenty a spektrálním sklonem, dlouhodobé spektrum je charakterizováno třemi spektrálními vrcholy, které korespondují se základní frekvencí hlasu a formantovými frekvencemi. Tyto charakteristiky budou zkoumány z hlediska jejich závislosti (korelaci) na věku. Na základě informací od zdravých dětí by mohlo dojít k normalizaci dat spektrálních charakteristik diadochokinetických promluv a pomocí nich odlišit zdravé a nemocné jedince. Výzkum ukázal, že korelace spektrálních momentů plozív a samohlásek v promluvě /pa/-/ta/-/ka/ a věku je signifikantní, z krátkodobého spektra nejvíce korelují první spektrální momenty – neboli spektrální těžiště. Naopak, zanedbatelně korelují spektrální sklony. Charakteristiky dlouhodobého spektra korelují rovněž výrazně. Experiment s určením věku dítěte na základě jeho spektrálních charakteristik ukázal, že data nejsou vhodná kvůli velkému rozptylu ke klasifikaci, lepších výsledků dosahuje regresní úloha. Při určité selekci nejvíce korelujících parametrů bylo kritérium RMSE minimalizováno na 1,79 let pro chlapecký model a 1,88 let pro dívčí model.

Main goal of this thesis is to perform short-time and long-time spectral analysis of oral diadochokinetic utterances performed by healthy children. Short-time spectrum will be characterized by four spectral moments and spectral slope, long-time spectrum will be characterized by first three spectral peaks, that corresponds with fundamental frequency and formants frequencies. These features will be tested for correlation with age of children. Based on healthy children’s results, spectral characteristics of DDK utterances could be normalized and create a tool to distinguish healthy and speech-impaired speakers. In this thesis, significant correlation between spectral moments of burst stops and vowels in /pa/-/ta/-/ka/ utterance sequence and age of a child was discovered. The highest correlating short-time spectrum characteristics are spectral centroids – the first spectral moments. Conversely, spectral slopes correlates poorly. Long-time spectrum characteristics also shows high correlation with age. Conducted experiment to determine age of child based on its DDK utterance’s spectral characteristics showed that data isn’t suitable for classification due to high variance, age estimation through regression seems to work better for this task. Selection of the most correlating parameters make RMSE criterion reach minimum value of 1,79 years for boys‘ model and 1,88 years for girls‘ model.