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음성 신호 분류에 따른 장애 음성의 변동률 분석, 비선형 동적 분석, 캡스트럼 분석의 유용성 (The Utility of Perturbation, Non-linear dynamic, and Cepstrum measures of dysphonia according to Signal Typing)

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최초등록일 2025.04.19 최종저작일 2014.09
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음성 신호 분류에 따른 장애 음성의 변동률 분석, 비선형 동적 분석, 캡스트럼 분석의 유용성
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국음성학회
    · 수록지 정보 : 말소리와 음성과학 / 6권 / 3호 / 63 ~ 72페이지
    · 저자명 : 최성희, 최철희

    초록

    The current study assessed the utility of acoustic analyses the most commonly used in routine clinical voice assessmentincluding perturbation, nonlinear dynamic analysis, and Spectral/Cepstrum analysis based on signal typing of dysphonic voicesand investigated their applicability of clinical acoustic analysis methods. A total of 70 dysphonic voice samples wereclassified with signal typing using narrowband spectrogram. Traditional parameters of %jitter, %shimmer, and signal-to-noiseratio were calculated for the signals using TF32 and correlation dimension(D2) of nonlinear dynamic parameter andspectral/cepstral measures including mean CPP, CPP_sd, CPPf0, CPPf0_sd, L/H ratio, and L/H ratio_sd were also calculatedwith ADSV(Analysis of Dysphonia in Speech and VoiceTM). Auditory perceptual analysis was performed by two blindedspeech-language pathologists with GRBAS. The results showed that nearly periodic Type 1 signals were all functionaldysphonia and Type 4 signals were comprised of neurogenic and organic voice disorders. Only Type 1 voice signals werereliable for perturbation analysis in this study. Significant signal typing-related differences were found in all acoustic andauditory-perceptual measures. SNR, CPP, L/H ratio values for Type 4 were significantly lower than those of other voicesignals and significant higher %jitter, %shimmer were observed in Type 4 voice signals(p<.001). Additionally, with increaseof signal type, D2 values significantly increased and more complex and nonlinear patterns were represented. Nevertheless,voice signals with highly noise component associated with breathiness were not able to obtain D2. In particular, CPP, washighly sensitive with voice quality ‘G', 'R', 'B' than any other acoustic measures. Thus, Spectral and cepstral analyses may beapplied for more severe dysphonic voices such as Type 4 signals and CPP can be more accurate and predictive acousticmarker in measuring voice quality and severity in dysphonia.

    영어초록

    The current study assessed the utility of acoustic analyses the most commonly used in routine clinical voice assessmentincluding perturbation, nonlinear dynamic analysis, and Spectral/Cepstrum analysis based on signal typing of dysphonic voicesand investigated their applicability of clinical acoustic analysis methods. A total of 70 dysphonic voice samples wereclassified with signal typing using narrowband spectrogram. Traditional parameters of %jitter, %shimmer, and signal-to-noiseratio were calculated for the signals using TF32 and correlation dimension(D2) of nonlinear dynamic parameter andspectral/cepstral measures including mean CPP, CPP_sd, CPPf0, CPPf0_sd, L/H ratio, and L/H ratio_sd were also calculatedwith ADSV(Analysis of Dysphonia in Speech and VoiceTM). Auditory perceptual analysis was performed by two blindedspeech-language pathologists with GRBAS. The results showed that nearly periodic Type 1 signals were all functionaldysphonia and Type 4 signals were comprised of neurogenic and organic voice disorders. Only Type 1 voice signals werereliable for perturbation analysis in this study. Significant signal typing-related differences were found in all acoustic andauditory-perceptual measures. SNR, CPP, L/H ratio values for Type 4 were significantly lower than those of other voicesignals and significant higher %jitter, %shimmer were observed in Type 4 voice signals(p<.001). Additionally, with increaseof signal type, D2 values significantly increased and more complex and nonlinear patterns were represented. Nevertheless,voice signals with highly noise component associated with breathiness were not able to obtain D2. In particular, CPP, washighly sensitive with voice quality ‘G', 'R', 'B' than any other acoustic measures. Thus, Spectral and cepstral analyses may beapplied for more severe dysphonic voices such as Type 4 signals and CPP can be more accurate and predictive acousticmarker in measuring voice quality and severity in dysphonia.

    참고자료

    · 없음
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