Künstliche Intelligenz für die Analyse pathologischer Sprache

  • Sprache kann eine Vielzahl von diagnostisch relevanten Informationen enthalten. In diesem Übersichtsartikel wird aufgezeigt, wie Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Maschinelles Lernen und Sprachverarbeitung, angewendet auf Sprachsignale eingesetzt werden können: zur Bewertung von Verständlichkeit, zur Automatisierung von standardisierten Tests und zur Bestimmung medizinischer Skalen und Diagnosen. Eine abschließende kritischen Betrachtung von akustischen Merkmalen über eine Vielzahl von Pathologien gibt Grund zur Annahme, dass diese Marker tatsächlich diagnostisch relevante Informationen enthalten.
  • Speech can contain a variety of diagnostically relevant cues. In this article, it is shown how artificial intelligence, in particular machine learning and speech processing, can be applied to speech signals: to assess intelligibility, to automate standardized tests, and to determine medical scales and diagnoses. We conclude with critical review of acoustic features across a variety of pathologies that give reason to believe that these markers do indeed contain diagnostically relevant information.

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Metadaten
Author:Tobias Bocklet, Elmar Nöth, Korbinian Riedhammer
DOI:https://doi.org/10.1055/a-2089-5778
Parent Title (German):Sprache - Stimme - Gehör
Title Additional (English):Artificial Intelligence for the Analysis of Pathologic Speech
Document Type:Article
Language:German
Date of first Publication:2023/09/05
Reviewed:Begutachtet/Reviewed
Release Date:2024/07/05
Tag:Künstliche Intelligenz - Machine Learning - pathologische Sprache - Spracherkennung - Sprachverarbeitung
Volume:47
Issue:3
Pagenumber:145-150
institutes:Fakultät Informatik
Licence (German):Keine Lizenz - Deutsches Urheberrecht gilt
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