换一批基于发声与言语障碍分析参数对病理嗓音的检测
Detection of speech pathology based on parameters of analysis of dysphonia in speech and voice
摘要目的:利用发声与言语嗓音障碍分析(ADSV)软件对病理嗓音进行检测,明确ADSV参数在识别病理嗓音中的作用.方法:分别采集113例病理嗓音患者(声带息肉患者93例、声门型喉癌患者20例)以及47例嗓音正常志愿者的持续元音和连续言语的声学信号,采用ADSV分析各组在持续元音和连续言语下的嗓音参数:倒频谱峰值(CPP)、倒频谱峰值标准差(CPP SD)、低/高频谱比(L/H ratio)、低/高频谱比标准差(L/H ratio SD)及嗓音障碍倒频谱/频谱指数(CSID),探究这些参数在识别病理嗓音中的作用.结果:在持续元音声学信号中,正常组的CPP、L/H ratio值均大于病理嗓音组(P＜0.001),CPP SD、CSID则小于病理嗓音组(P＜0.001),其中CPP、CSID的ROC曲线下面积分别为0.95、0.99,是诊断病理嗓音的重要声学参数.在连续言语声学信号中,正常组的CPP、CPP SD、L/H ratio均大于病理嗓音组(P＜0.001),其中CPP SD的曲线下面积为0.90,对于诊断病理嗓音具有较高的准确性.同时ADSV嗓音分析参数CPP、CPP SD、CSID、L/H ratio在声带息肉组和声门型喉癌组之间的差异也有统计学意义(P＜0.05).判别分析模型结果显示利用ADSV嗓音参数不仅能够区别病理嗓音,而且能够较好地区分声带息肉和喉癌.结论:ADSV嗓音分析参数不仅能够区分正常与病理嗓音信号,而且还能区分不同类型的病理嗓音,其在诊断病理嗓音上具有较高的敏感性和特异性.
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分类号
R767.92
栏目名称
DOI
10.13201/j.issn.2096-7993.2022.07.002
发布时间
2022-08-24
基金项目
天津市医学重点学科建设项目（No:KJ20136）；
天津市卫生健康委员会科技人才培育项目
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