Распознавание психоневрологического состояния детей с расстройствами аутистического спектра по речевым сигналам: акустические и перцептивные характеристики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Исследовано распознавание взрослыми психоневрологического состояния детей с расстройствами аутистического спектра (РАС), n = 35, и типично развивающихся (ТР) детей, n = 47, в возрасте 5–14 лет. Проведен перцептивный анализ, в котором приняли участие взрослые носители русского языка (аудиторы), n = 206. Для перцептивного анализа созданы тестовые последовательности (аудиотесты), содержащие слова и фразы детей с РАС и ТР детей, отобранные из записей спонтанной речи. Перед аудиторами стояла задача на основе слухового восприятия определить психоневрологическое состояние ребенка: типичное—атипичное развитие. Проведен спектрографический анализ речевого материала детей с РАС и ТР детей. Фразы детей с РАС характеризуются более низкой по сравнению с фразами ТР детей скоростью речи, меньшим количеством слов, большей длительностью ударных и безударных гласных в словах, более высокими значениями частоты основного тона по фразе, слову, ударному и безударному гласному.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. С. Николаев

Санкт-Петербургский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: al.nikolajew@gmail.com
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Сорокин В.Н., Макаров И.С. Определение пола диктора по голосу // Акуст. журн. 2008. Т. 54. № 4. С. 659–668.
  2. Goy H., Pichora-Fuller M.K., van Lieshout P. Effects of age on speech and voice quality ratings // J. Acoust. Soc. Am. 2016. V. 139. № 4. P. 1648.
  3. Bruckert L., Liénard J.S., Lacroix A., Kreutzer M., Leboucher G. Women use voice parameters to assess men's characteristics // Proc. R. Soc. B: Biol. Sci. 2006. V. 273. P. 83–89.
  4. Perrachione T.K., Chiao J.Y., Wong P.C.M. Asymmetriccultural effects on perceptual expertise underlie anown-race bias for voices // Cognition. 2010. V. 114. P. 42–55.
  5. Jones H.N., Crisp K.D., Kuchibhatla M., Mahler L., Risoli Th. Jr., Jones C.W., Kishnani P. Auditory-perceptual speech features in children with Down syndrome // Am. J. Intellect. Dev. Disabil. 2019. V. 124. № 4. P. 324–338.
  6. Kent R.D. Perceptual sensorimotor speech examination for motor speech disorders // Clinical management of sensorimotor speech disorders. Thieme. 2009. P. 19–29.
  7. O’Leary D., Lee A., O’Toole C., Gibbon F. Perceptual and acoustic evaluation of speech production in Down syndrome: A case series // Clin. Linguist. Phon. 2020. V. 34. № 1–2. P. 72–91.
  8. Verkhodanova V., Trckova D., Coler M., Lowie W. More than words: Cross-linguistic exploration of Parkinson's disease identification from speech // Lect. Notes Comput. Sci. 2020. V. 12335. P. 613–623.
  9. Ляксо Е.Е., Фролова О.В., Николаев А.С., Григорьев А.С. Перцептивный анализ взрослыми речи детей с расстройствами аутистического спектра, синдром Дауна, умственной отсталостью // Рос. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2021. Т. 11. № 107. С. 1395–1407.
  10. Frolova O., Gorodnyi V., Nikolaev A., Grigorev A., Grechanyi S., Lyakso E. Developmental disorders manifestation in the characteristics of the child’s Voice and speech: Perceptual and acoustic study // Lect. Notes Comput. Sci. 2019. V. 11658. P. 103–112.
  11. Redford M.A, Kapatsinski V., Cornell-Fabiano J. Lay Listener Classification and Evaluation of Typical and Atypical Children's Speech // Lang. Speech. 2018. V. 61. № 2. P. 277–302.
  12. Ляксо Е.Е., Фролова О.В., Гречаный С.В., Матвеев Ю.Н., Верхоляк О.В., Карпов А.А. Голосо-вой портрет ребенка с типичным и атипичным развитием. СПб.: Издательско-полиграфическая ассоциация высших учебных заведений, 2020.
  13. Diehl J., Paul R. Acoustic and perceptual measurements of prosody production on the profiling elements of prosodic systems by children with autism spectrum disorders // Appl. Psycholinguist. 2013. V. 34. № 1. P. 135–161.
  14. Bonneh Y.S., Levanov Y., Dean-Pardo O., Lossos L., Adini Y. Abnormal speech spectrum and increased pitch variability in young autistic children // Front. Hum. Neurosci. 2011. V. 4. № 237. P. 1–7.
  15. Lyakso E.E., Frolova O.V. Early development indicators predict speech features of autistic children // ICMI '20 Companion: Companion Publication of the 2020 Int. Conf. on Multimodal Interaction. 2020. P. 514–521.
  16. Wolk L., Brennan C. Phonological difficulties in children with autism: an overview // Speech, Lang. Hear. 2016. V. 19. № 2. P. 121–129.
  17. Wing L. The Definition and Prevalence of Autism: A Review // Eur. Child Adolesc. Psychiatry. 1993. V. 2. № 1. P. 61–74.
  18. Ляксо Е.Е., Фролова О.В., Григорьев А.С., Соколова В.Д., Яроцкая К.А. Распознавание взрослыми эмоционального состояния типично развивающихся детей и детей с расстройствами аутистического спектра // Рос. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2016. V. 6. № 102. С. 729–741.
  19. Watson L.R., Patten E., Baranek G.T., Poe M., Boyd B.A., Freuler A., Lorenzi J. Differential associations between sensory response patterns and language, social, and communication measures in children with autism or other developmental disabilities // J. Speech Lang. Hear. Res. 2011. V. 54. № 6. P. 1562–76.
  20. Grossman R.B., Edelson L.R., Tager-Flusberg H. Emotional facial and vocal expressions during story retelling by children and adolescents with high-functioning autism // J. Speech Lang. Hear. Res. 2013. V. 56. № 3. P. 1035–1044.
  21. Rapin I., Dunn M.A., Allen D.A., Stevens M.C., Fein D. Subtypes of language disorders in school-age children with autism // Dev. Neuropsychol. 2009. V. 34. № 1. P. 66–84.
  22. Tek S., Mesite L., Fein D., Naigles L. Longitudinal analyses of expressive language development reveal two distinct language profiles among young children with autism spectrum disorders // J. Autism Dev. Disord. 2014. V. 44. № 1. P. 75–89.
  23. Boorse J., Cola M., Plate S., Yankowitz L., Pandey J., Schultz R.T., Parish-Morris J. Linguistic markers of autism in girls: evidence of a "blended phenotype" during storytelling // Mol. Autism. 2019. V. 10. P. 14.
  24. Boucher J. Research review: structural language in autistic spectrum disorder – characteristics and causes // J. Child Psychol. Psychiatry. 2012. V. 53. № 3. P. 219–233.
  25. Mazzaggio G., Shield A. The Production of Pronouns and Verb Inflections by Italian Children with ASD: A New Dataset in a Null Subject Language // J. Autism Dev. Disord. 2020. V. 50. P. 1425–1433.
  26. Terzi A., Marinis T., Zafeiri A., Francis K. Subject and Object Pronouns in High-Functioning Children with ASD of a Null-Subject Language // Front. Psychol. 2019. V. 10. P. 1301.
  27. Cleland J., Gibbon F.E., Peppé S.J., O'Hare A., Rutherford M. Phonetic and phonological errors in children with high functioning autism and Asperger syndrome // Int. J. Speech-Lang. Pathol. 2010. V. 1. № 1. P. 69–76.
  28. Kanner L. Autistic Disturbances of Affective Contact // Nervous Child. 1943. V. 2. P. 217–250.
  29. Вольф Д.А., Мещеряков Р.В. Модель процесса сингулярного оценивания частоты основного тона речевого сигнала // Акуст. журн. 2016. Т. 62, № 2. С. 216–226.
  30. Filipe M.G., Frota S., Castro S.L., Vicente S.G. Atypical prosody in Asperger syndrome: perceptual and acoustic measurements // J. Autism Dev. Disord. 2014. V. 44. № 8. P. 1972–1981.
  31. Lyakso E., Frolova O., Grigorev A. Perception and acoustic features of speech of children with autism spectrum disorders // Lecture Notes in Computer Science. 2017. V. 10458. P. 602–612.
  32. Sharda M., Subhadra T.P., Sahaya S., Nagaraja Ch., Singh L., Mishra R., Sen A., Singhal N., Erickson D., Singh N. Sounds of melody − Pitch patterns of speech in autism // Neurosci. Lett. 2010. V. 478. № 1. P. 42–45.
  33. Shriberg L.S., Paul Rh., Black L.M., van Santenc J.P. The Hypothesis of apraxia of speech in children with autism spectrum disorder // J. Autism Dev. Disord. 2011. V. 41. № 4. P. 405–426.
  34. Paul R., Augustyn A., Klin A., Volkmar F. Perception and production of prosody by speakers with autism spectrum disorders // J. Autism Dev. Disord. 2005. V. 35. P. 205–220.
  35. Patel S.P., Nayar K., Martin G.E., Franich K., Crawford S., Diehl J.J., Losh M. An Acoustic Characterization of Prosodic Differences in Autism Spectrum Disorder and First-Degree Relatives // J. Autism Dev. Disord. 2020. V. 50. № 8. P. 3032–3045.
  36. Lyakso E., Frolova O., Nikolaev A. Voice and speech features as diagnostic symptom // Psychological Applications and Trends. 2021. P. 259–363.
  37. Lyakso E., Frolova O., Kleshnev E., Ruban N., Mekala M., Arulalan K.V. Approbation of the Child's Emotional Development Method (CEDM) // ICMI '22 Companion: Companion Publication of the 2022 Int. Conf. on Multimodal Interaction. 2022. P. 201–210.
  38. Lyakso E., Frolova O., Karpov A. A New Method for Collection and Annotation of Speech Data of Atypically Developing Children // Proc. 2018 Int. Conf. on Sensor Networks and Signal Processing. SNSP 2018. 2019. P. 175–180.
  39. Schopler E., Reichler R.J., DeVellis R.F., Daly K. Toward objective classification of childhood autism: Childhood Autism Rating Scale (CARS) // J. Autism Dev. Disord. 1980. V. 10. № 1. P. 91–103.
  40. Nicholas J.S., Charles J.M., Carpenter L.A., King L.B., Jenner W., Spratt E.G. Prevalence and characteristics of children with autism spectrum disorders // Ann. Epidemiol. 2008. V. 18. № 2. P. 130–136.
  41. Frauenberger C., Good J., Pares N. Autism and technology: Beyond assistance & intervention // Proc. of the 2016 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems. 2016. P. 3373–3378.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Средняя полнота распознавания психоневрологического состояния детей аудиторами.

Скачать (59KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Скорость речи во фразах детей с РАС и ТР детей; * — p < 0.05; ** — p < 0.01; *** — p < 0.001 — критерий Манна—Уитни.

Скачать (56KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Длительность (а) — ударных и (б) — безударных гласных из фраз детей с РАС и ТР детей; * — p <0.05; *** — p <0.001 — критерий Манна—Уитни.

Скачать (145KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Значения ЧОТ (а) — по фразе и (б) — слову у детей с РАС и ТР детей; ** — p < 0.01 — критерий Манна—Уитни.

Скачать (127KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Значения ЧОТ (а) — ударных и (б) — безударных гласных из фраз детей с РАС и ТР детей. * — p < 0.05; ** — p < 0.01 — критерий Манна—Уитни.

Скачать (124KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».