advertisement

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูดเพื่อ*ประเมินอาการซึมเศร้า Comparative study of Spectrum Entropy in sp

50 %
50 %
advertisement
Information about การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูดเพื่อ*ประเมินอาการซึมเศร้า...
Health & Medicine

Published on September 24, 2014

Author: siriphanjaa

Source: slideshare.net

Description

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูดเพื่อ ประเมินอาการซึมเศร้า Comparative study of Spectrum Entropy in speech as assessment of depression


ภาวะซึมเศร้าเป็นสาเหตุของการฆ่าตัวตาย มุมมองทางการแพทย์เชื่อว่า ผู้ป่วยทางจิตเวชที่คิดฆ่าตัวตาย ถ้าได้รับการรักษาจนภาวะทางจิตดีขึ้น ความเสี่ยงต่อการฆ่าตัวตายจะลดลง ซึ่งในการรักษาจะใช้เวลานาน เพราะจะต้องสัมภาษณ์ผู้ป่วยและบุคคลรอบข้าง และสังเกตพฤติกรรม แต่ถ้าหากนำเสียงสัมภาษณ์มาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีก็จะทำให้ทราบได้ว่าผู้ป่วยอยู่ในภาวะซึมเศร้าหรือไม่
advertisement

การศึกษาเปรียบ เทียบสเปคตัลเอ็น โทรปีในเสียงพูดเพื่อ ประเมินอาการซึม เศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION ที่มาและความสำาคัญ ของการวิจัย ภาวะซึมเศร้าเป็นสาเหตุของการฆ่าตัว ตาย มมุมองทางการแพทย์เชื่อว่า ผู้ป่วย ทางจิตเวชที่คิดฆ่าตัวตาย ถ้าได้รับการ รักษาจนภาวะทางจิตดีขึ้น ความเสยี่งต่อ การฆ่าตัวตายจะลดลง ซึ่งในการรักษาจะ ใช้เวลานาน เพราะจะต้องสมัภาษณ์ผปู้่วย และบุคคลรอบข้าง และสงัเกตพฤติกรรม แต่ถ้าหากนำาเสียงสัมภาษณ์มาเปรียบเทียบ สเปคตัลเอ็นโทรปีก็จะทำาให้ทราบได้ว่าผู้ ป่วยอยู่ในภาวะซึมเศร้าหรือไม่

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION วัตถุปร ะสงค์ ประโยชน์ที่ คาดว่าจะได้รับ ▪ผลการวิจัยเบื้องต้นที่เป็นการ ศึกษาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง อาการโรคซึมเศร้าและคุณสมบัติ ในเสียงพูด ▪เป็นแนวทางพัฒนาต่อยอดงาน วิจัยในอนาคต ▪ เพื่อศึกษา วางแผน และออกแบบฐาน ข้อมูลการพัฒนาโปรแกรมถอดรหัส สเปคตัลเอ็นโทรปีจากข้อมูลเสียง ▪ เพื่อออกแบบ พัฒนาต่อเนื่องโปรแกรม วิเคราะห์คุณสมบัติสเปคตัลเอ็นโทรปี และการประมาณความถูกต้องจากการ คัดกรอง

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION

ขั้นตอนการทำางาน การเปรียบเทียบ สเปคตัลเอ็นโทรปีใน เสียงพูด

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การเก็บรวบรวมฐานข้อมูลเสียง พูดที่บันทึก ระหว่างการสัมภาษณ์ของ จิตแพทย์กับผู้ปว่ย ผปู้่วยที่มีอายุอยู่ในช่วง 25 – 65 ปี พูดคุยกับจิตแพทย์ที่ประเทศ สหรัฐอเมริกา ซึ่งแบ่งผู้ป่วยออก เป็น 3 กลุ่ม

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION สัญญาณเสียงของผู้ป่วยโรคซึมเศร้า สัญญาณเสียงของผู้ป่วยโรคซึมเศร้า ที่ได้รับการรักษาหายเป็นปกติ

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การศึกษาคุณลักษณะทางสเปคตัลเอ็นโทรปีของเสียงเบื้องต้น ทราบ ว่าพลังงานในเสียงพูดของมนุษย์นนั้ สามารถที่จะบ่งบอกความแตกต่าง ระหว่างกลุ่มผู้ป่วยได้ การกำาจัดสัญญาณรบกวนต่างๆ แปลง ไฟล์ข้อมลูเสียงจากสกุลไฟล์ .wav เป็นไฟล์ .mat จะต้องทำาการกำาจัดช่วงเสียงที่ไม่ จำาเป็นออกไปเสียก่อน เช่น เสียงรบกวน ต่างๆ หรือเสียงเงียบ โดยใช้โปรแกรม Gold wave สำาหรับในการตัดต่อเสียง โปรแกรม Gold wave

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION สัญญาณเสียงของผู้ป่วยที่ตัดเอาเสียงที่ ไม่ใช่เสียงพูดหรือเสียงที่เงียบออก สัญญาณเสียงของผู้ป่วยโรคซึมเศร้า สัญญาณเสียงของผู้ป่วยโรคซึมเศร้าที่ รักษาหายเป็นปกติ

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION สัญญาณเสียงของผู้ป่วยโรคซึมเศร้าที่ตัดเฉพาะ ส่วนที่เป็นเสียงพูด สัญญาณเสียงของผู้ป่วยที่รักษาหายเป็นปกติที่ตัด เฉพาะส่วนที่เป็นเสียงพูด กระบวนการแบ่งแยกข้อมูลไฟล์เสียงให้ออกเป็นช่วงๆ (Segmentation) แปลงไฟล์เสียงจาก สกุลไฟล์ .wav เป็นไฟล์ .mat นำาไฟล์เสยีงที่เป็นไฟล์ .wav เข้ามาในโปรแกรม Matlab และโปรแกรมจะทำางานโดยผ่านกระบวนการแยกข้อมูลไฟล์เสียงที่ได้ (nfft = 256 MS) ออกเป็นช่วงๆ (Segmentation)

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การประมาณหา Spectral และ Entropy ซึ่งทำาการคำานวณหา Spectr al ด้วย fft เพื่อการแปลงค่าฟูรีเยร์ไม่ ต่อเนื่องและคำานวณหา Entropy ด้วย สมการ และคำานวณหา Entropy ด้วย ifft เพอื่ การแปลงค่าฟูรีเยร์ต่อเนื่อง (ดัง แผนภาพที่ 2) และจะแสดงผลออกมา แผนภาพที่ 2 การประมาณหา Entropy

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การประมาณหา Sub-band Entropies ทำาการดาวน์โหลดไฟล์ .mat ข้างต้น ทำาการรวมไฟล์ หรือนำาไฟล์มาเรียงต่อกัน โดยนำาข้อมูลฐานเสียงที่แปลงสกุลไฟล์เป็น .mat ของแต่ละกลุ่มมา ทำาการรวมกันจะได้ทั้งหมด 3 กลุ่ม ดังนี้คือ RReemmiitttteedd DDeepprreesssseedd RReemmiitttteedd High-Risk Suicidal DDeepprreesssseedd High-Risk Suicidal เพื่อใช้สำาหรับในการหา Sub-band Entropies

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การคัดกรอง (Classification) นำาข้อมูลข้างต้นที่ได้มาทำาการคัดกรอง เพื่อหาค่าความผิด พลาดของโปรแกรมด้วยโปรแกรม Matlab โดยใช้ตัวคัดกรองแบบเอ็มแอล (ML Classification) และตัวคัดกรองแบบแอลเอส (LS Classification) ด้วยวิธีแบบ Train และแบบ Test (ดัง แผนภาพที่ 3) ซึ่งจะได้ค่ามาเปรียบเทยีบประสิทธิภาพของตัวคัดกรองของแต่ละชนิด และ ทำาการสุ่มตัวอย่างที่ 35% จำานวน 100 ครั้ง แผนภาพที่ 3 แสดงกระบวนการคัดกรอง (Classification)

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION ML Classification LS Classification การคัดกรองแบบไม่เป็นเชิงเส้น การคัดกรอง สี (สีนำ้าเงินและสีเขียว) ที่แตกต่างกันของ จะแสดงถึงกลุ่มแบตัวอบย่าเชิงที่ ง1 เส้และ น Entropy 2 ซึ่งเส้น Solid Line จะแบ่งอนาบริเวณการกระจายตัวของ Entropy ระหว่างกลุ่มตัวอย่างทั้ง 2 กลุ่ม

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION การวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผล นำาข้อมูลจากการวิเคราะห์ Classification มาทำาการวิเคราะห์และสรุปผล Error of Classification ML Classification 35% Training Test Train Class 1 Class 2 Total Class 1 Class 2 Total Depressed/High- Risk Suicidal 0.581 0.207 1 0.37 0.581 0.206 8 0.369 4 ตารางแสดง Error of Classification ด้วยตัวคัดกรองแบบ ML Classification 35% Training Depressed/ Remitted 0.454 4 0.48 0.467 4 0.454 6 0.480 1 0.468 3 High-Risk Suicidal/ 0.191 0.662 0.400 0.191 0.661 0.402

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION Error of Classification LS Classification 35% Training Test Train Class 1 Class 2 Total Class 1 Class 2 Total Depressed/High- Risk Suicidal 0.824 9 0.062 05 0.392 2 0.824 4 0.062 14 0.392 2 Depressed/ Remitted 0.693 8 0.249 1 0.460 1 0.694 3 0.249 0.461 8 ตารางแสดง Error of Classification ด้วยตัวคัดกรองแบบ LS Classification 35% High-Risk Suicidal/ Remitted 0.070 134 0.840 7 0.416 9 0.075 74 0.840 6 0.417 5 Training

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION • กราฟแสดงค่า Error of Classification ในการเปรียบ เทียบระหว่างกลุ่ม ตัวอย่าง Classification 35% Training ของตัวคัดกรอง แต่ละชนิด

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION สรุปได้ว่า จากตารางและแผนภาพเปรียบเทียบในรูป แบบต่างๆ นั้น เห็นได้ว่า ตัวคัดกรองที่มีประสิทธิภาพแลมี ความถูกต้องที่สุดคือ ตัวคัดกรองแบบ ML เมื่อเปรียบเทียบ ระหว่างกลุ่ม เพราะว่าเส้น Line of discriminate นนั้สามารถ แบ่งแยกได้ดีกว่า เนอื่งจากมีลักษณะเป็นไม่เป็นเชิงเส้นตรง หรือจากภาพนั้นจะเห็นได้ชัดว่าเป็นรูปพาราโบลาที่ทำาการ แบ่งกองของกลมุ่ตัวอย่างของแต่ละกลุ่มได้ชัดเจนมากขึ้น เมื่อเทียบกับเชิงเส้นตรง (Linear) กลมุ่ที่มีค่าความถูกต้อง มากที่สุดคือ กลุ่มผู้ป่วยซึมเศร้า (Depressed) เทียบกับกลมุ่ผู้ ป่วยซึมเศร้าที่เสียงต่อการฆ่าตัวตาย (High-Risk Suicidal)

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION สรุปผลการ วิเคราะห์ - จากการทดลองพบว่า กลมุ่ผู้ป่วยซึมเศร้า (Depressed) เทียบกับกลุ่มผู้ป่วยซึมเศร้าที่เสียง ต่อการฆ่าตัวตาย (High-Risk Suicidal) เป็นกลุ่ม ที่มีการเปรียบเทียบผลออกมาชัดเจนที่สุด ซึ่ง มีค่า Error of Classification น้อยที่สุดในการใช้ ตัวคัดกรองแบบ ML - ตัวคัดกรองที่มีประสิทธิภาพในการคัดกรองที่ มีความถูกต้องที่สุดคือ ตัวคัดกรองแบบ ML เมื่อเปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม ML Classification

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION ข้อเสนอแนะ - จากการเปรียบเทียบนั้น ค่าเปอรเ์ซ็นต์ในการเทรนด์ของการ Classification มีผลต่อค่า Error of Classification ซึ่งค่าเปอร์เซ็นต์ในการเทรนด์นั้นจะต้องมีค่าน้อยกว่า 20 เปอร์เซ็นต์ จึงจะถือว่าผลที่ได้นั้นมีความถูกต้องแม่นยำามากกว่า - ผลการคัดกรองจะแม่นยำามากขึ้นนั้น การทดลองในอนาคตจะต้องมีฐานข้อมูล (Database) ของเสียงพูดที่ใหญ่ขึ้น มีจำานวนไฟล์ข้อมูลเสียงที่มากขึ้น ในส่วนของ Feature นนั้ควรมีลักษณะอื่นๆ เพิ่มเข้ามาในการคัดกรอง เช่น MFCC energy , FO , Form ant , Grotto slope เป็นต้น ตลอดจนรวมถงึการนำาเทคนิค Speech processing เข้ามาช่วย เพื่อให้เกิดความถูกต้องแม่นยำาในขั้นตอนการประมาณค่าของคุณลักษณะต่างๆ ดังที่ กล่าวมาข้างต้น

การศึกษาเปรียบเทียบสเปคตัลเอ็นโทรปีในเสียงพูด เพื่อการประเมินอาการซึมเศร้า COMPARATIVE STUDY OF SPECTRUM ENTROPY IN SPEECH AS ASSESSMENT OF DEPRESSION เอกสารอ้างอิง ▪ - T.Yingthawornsuk, “Comparative Study on Vocal Cepstral Emission of Clinical Depressed & Normal Speaker”, Int’L Conf. On Control Automation & Systems, Oct, 26 -29, 2011 Korea. ▪ - John R. Bourne. (1993). Spectral Parameters. in Critical Reviews in Biomedical Engineering (page 342-344). Nashville : Vanderbilt University ▪ - T.Yingthawornsuk, H.Kaymaz Keskinpala, D.M. Wilks, R.G. Shiavi, R.M. Salomon, “Direct Acoustic Feature Using Iterative EM Algorithm and Spectral Energy for Classifying Suicidal Speech,” Int. Conf. on spoken language Processing, 2007, pp. 766-769. ▪ - H. Misra, S.Ikbal, H.Bourlard and H.Hermansky, “Spectral entropy based feature for robust asr” , in Proc. ICASSP,2004,pp. 193-196. ▪ - H. Misra, H. Bourlard, and V. Tyagi, “New entropy based combination rules in HMM/ANN multi-stream ASR,” in Proceedings of IEEE International Conference on acoustic, Speech, and Signal Proceeding, (Hong Kong), Apr. 2003.

THANK YOU MISS. SIRIPHAN PHETNUAM DR.THAWEESAK YINGTHAWORNSUK (Media Technology)

Add a comment

Related presentations

Related pages

Comparative Study between Several Direction of Arrival ...

Comparative Study between Several ... power of the array such that the power spectrum has ... The quality of the resolution of the maximum entropy
Read more

Comparative Studies on Dimension Reduction Methods for Mu…

Comparative Studies on Dimension Reduction Methods for Multispectral Remote ... comparative study five methods to decrease the bands ... entropy method ...
Read more

CiteSeerX — Citation Query A Comparative Study of Speech ...

... A Comparative Study of Speech Detection Methods. ... basic spectral entropy becomes difficult and ... effect in the line spectrum ...
Read more

Comparative Study of Ocean Wave Height Estimation with ...

Comparative Study of Ocean Wave Height Estimation with Power Spectral Density Function ... (e.g. maximum entropy
Read more

Some methods of spectral analysis: Comparison ... - DeepDyve

... periodicities and amplitudes were compared but for maximum entropy ... spectrum analysis of ... Faria, Comparative study between four ...
Read more

IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 48, NO. 6 ...

Estimating the Entropy of a Signal with Applications ... for a comparative study), ... continuous spectrum density can be approximated, ...
Read more

Research Journal of Pharmaceutical, Biological and ...

Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical ... Comparative thermokinetic study ... IR spectra was recorded on Perkin Elmer Spectrum RX ...
Read more

The chemical chelates and a comparative antimicrobial ...

... The chemical chelates and a comparative antimicrobial study on, Author ... were tested against Klebsiella sp. and ... The entropy of activation ∆S ...
Read more

FBG sensing signal dealing with improved orthogonal ...

Subspace pursuit (SP) ... we introduce the multi-index with entropy weight method fusion and combing with the ... A comparative study on validity ...
Read more

Leidse Geologische Mededelingen - Naturalis

LEIDSE GEOLOGISCHEMEDEDELINGEN,Deel49,Aflevering 1,pp. 145-165, 1-4-1973 BY ... entropy determinationforeach ... pollen spectrum.
Read more