jcvasquezc/DisVoice

해결하는 문제

DisVoice는 음성 파일에서 음향적 및 언어적 특징을 표준화된 방식으로 추출하여 음성의 부언적 특성을 식별하는 데 도움을 주는 프레임워크입니다. 주로 파킨슨병, 헌팅턴병, 후두암, 입천식 및 입술열개 등의 음성 장애로 인한 의사소통 장애를 탐지하거나 우울증과 같은 기분 장애를 인식하는 데 사용됩니다.

작동 방식

이 프레임워크는 지속 모음과 연속 음성에서 다양한 음성 특징을 계산합니다. 다음과 같은 여러 추출 전략을 활용합니다:

• 성문, 발성, 발음, 억양: 전통적인 음향 분석.
• 음운론: 음성 소리의 분석.
• 표현 학습: 오디오 데이터로부터 특징 표현을 학습하기 위해 오토인코더 사용.

Praat 및 Kaldi와 같은 외부 도구와 통합되어 기초 신호 처리 및 음운론적 분석을 수행합니다.

대상 사용자

음성 병리학, 음성 기반 의료 진단, 감정 인식에 집중하는 연구자 및 임상의.

주요 기능

• 성문, 발성, 발음, 억양 및 음운론적 특징 추출 지원.
• 표현 학습에 오토인코더 사용.
• 지속 모음과 연속 음성 모두 분석 가능.
• 병적 음성 및 기분 관련 패턴 분류를 위한 설계.