| Title: | Использование библиотеки openSMILE для анализа голосовых сигналов пациентов с БАС |
| Other Titles: | Analysis and extraction of speech features in healthy individuals and patients with ALS using the openSMILE library |
| Authors: | Михневич, А. В. |
| Keywords: | материалы конференций;нейродегенеративные заболевания;акустический анализ;метод Бенджамини-Хохберга;автоматизированная диагностика |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Михневич, 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. |
| Abstract: | Боковой 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. |
| Alternative abstract: | Amyotrophic 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. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60369 |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)
|
