Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60369
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМихневич, А. В.-
dc.date.accessioned2025-06-20T06:54:38Z-
dc.date.available2025-06-20T06:54:38Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationМихневич, А. В. Использование библиотеки openSMILE для анализа голосовых сигналов пациентов с БАС = Analysis and extraction of speech features in healthy individuals and patients with ALS using the openSMILE library / А. В. Михневич // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – C. 602–605.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60369-
dc.description.abstractБоковой амиотрофический склероз (БАС) − тяжелое нейродегенеративное заболевание, затрагивающее в том числе речевую функцию. Целью настоящей работы является извлечение и анализ акустических признаков речи с помощью библиотеки openSMILE, направленный на выявление различий между голосовыми сигналами здоровых лиц и пациентов с БАС. Для анализа использовались записи из базы Minsk2020_ALS. Проведен статистический анализ с коррекцией множественных сравнений (FDR), по итогам которого были выделены значимые речевые маркеры, потенциально полезные для задач автоматической диагностики.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectнейродегенеративные заболеванияen_US
dc.subjectакустический анализen_US
dc.subjectметод Бенджамини-Хохбергаen_US
dc.subjectавтоматизированная диагностикаen_US
dc.titleИспользование библиотеки openSMILE для анализа голосовых сигналов пациентов с БАСen_US
dc.title.alternativeAnalysis and extraction of speech features in healthy individuals and patients with ALS using the openSMILE libraryen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationAmyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a severe neurodegenerative disease that also affects speech function. The aim of this work is to extract and analyze acoustic features of speech using the openSMILE library, aimed at identifying differences between speech signals of healthy subjects and patients with ALS. Records from the Minsk2020 database were used for the analysis. Statistical analysis with multiple comparison correction (FDR) was performed, based on the results of which significant speech markers were identified that are potentially useful for automatic diagnostics.en_US
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mihnevich_Isolzovanie.pdf1.12 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.