모음과 연결발화에서 캡스트럼 음향 지표의 정상 및 음성장애 예측

• 영문명: Predicting Normal and Pathological Voice using a Cepstral Based Acoustic Index in Sustained Vowels versus Connected Speech
• 발행기관: 한국언어청각임상학회
• 저자명: 유미옥(Miok Yu) 최성희(Seong Hee Choi) 최철희(Chul-Hee Choi) 최병흔(Byeongheun Choi)
• 간행물 정보: 『Communication Sciences & Disorders』Communication Sciences & Disorders vol23. no.4, 1055~1064쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.12.30

국문 초록

배경 및 목적: 본 연구에서는 모음연장발성과 연결발화에서 음성장애 진단을 위한 기준값을 정희하고, 두 음성표본 중 음성장애를 분석하기 위한 민감한 표본이 무엇인지 알아보았다. 방법: 74명의 정상화자와 214명의 음성장애 환자를 대상으로 모음연장발성과 연결발 화의 캡스트럼 및 스펙트럼 변수를 측정하였다. 음성장애 유무와 음성표본에 따라 각 측정치를 비교하고, 각 과제의 캡스트럼 및 스펙 트럼 측정치의 진단 기준값을 정의하였다. 결과: CPP와 L/H ratio는 두 음성표본 모두에서 음성장애 유무 집단 간 유의미한 차이를 보였다. CPP 값은 음성표본에 관계없이 높은 정확도로 정상음성과 병리적 음성을 변별할 수 있었고 특히 모음연장발성 과제에 비해 연결 발화 과제에서 CPP는 더욱 높은 변별 정확도를 나타내었다. 논의 및 결론: 캡스트럼 및 스펙트럼 측정치는 정상음성과 병리적인 음성을 구분하는 높은 감별 정확도를 보였다. 따라서, 본 연구는 장애음성을 평가할 때 진단적 예측으로서 캡스트럼 측정치를 포함시켜야할 것을 제안한다.

영문 초록

Objectives: In recent years, the use of cepstral measures for acoustic evaluation of voice has increased. The objective of this study is to evaluate the diagnostic value of spectral/ cepstral measures to differentiate dysphonia from normal voice and to determine what type of voice sample (sustained vowel /a/ or connected speech) is the most sensitive in differentiating normal and pathological voice. Methods: Two hundred and eighty-eight individuals (99 men, 189 women) from 214 dysphonia patients and 74 normal speakers recorded connected speech and a sustained vowel /a/. One laryngologist and two speechlanguage pathologists performed visual and auditory-perceptual rating of voice samples in terms of the degree of dysphonia/normality. Recorded voices were analyzed with two spectral/cepstral measures. The cutoff value for positivity that has the highest specificity for discriminating between normal and dysphonia voices was determined based on receiver operating characteristic (ROC) analyses. Results: Measures of cepstral peak prominence (CPP) and ratio of low- to high-frequency spectral energies (L/H ratio) were significantly different between groups in both speech conditions. ROC analysis demonstrated CPP had high sensitivity and specificity for the classification of dysphonia versus controls in the both speech conditions (area under curve [AUC] = .815 in vowel, AUC = .91 in connected speech); and CPP, in particular, showed higher discrimination accuracy. Conclusion: CPP is a good predictable acoustic measure to detect dysphonic speakers in both vowel prolongation and connected speech from normal voice. Therefore, this study suggested cepstralbased acoustic measures should be included for clinical evaluation of dysphonia.

목차

연구방법

연구결과

논의 및 결론

키워드

캡스트럼 분석 음성장애 음성표본 진단적 예측가능성 Cepstral analysis Dysphonia Voice sample Diagnostic predictability