Psychoakustische Skalierung akustischer Stimmparameter durch multizentrisch validierte RBH-Bewertung[1]

Zusammenfassung

Hintergrund: Es ist bekannt, dass akustische Stimmmerkmale mit perzipierter Heiserkeit korrelieren. Um diese Korrelation diagnostisch nutzbar zu machen, sollte eine Skalierung geeigneter Parameter nach einem bekannten psychoakustischen Stimmbewertungsverfahren, dem RBH-Index, entwickelt werden.

Methoden: Es wurde ein akustischer Datensatz von 120 normalen und heiseren Stimmen verwendet, für den multizentrisch ermittelte RBH-Bewertungen vorlagen. Mit einer Regressionsbaumanalyse wurden aus einer Vielzahl akustischer Parameter diejenigen identifiziert, die am stärksten an einer korrekten Klassifikation beteiligt waren. Mit diesen Parametern wurden Feedforward-Netze trainiert und in ein Computerprogramm für die praktische Anwendung implementiert.

Ergebnisse: Die mittleren Wahrscheinlichkeiten für korrekte Klassifikation betrugen 0,65 - 0,85, also weit mehr als die doppelte Ratewahrscheinlichkeit (0,25). Das Computerprogramm war in der Lage, zu 40 % sowohl für Rauigkeit als auch Behauchtheit, zu 65 % wenigstens in Rauigkeit oder Behauchtheit korrekt zu klassifizieren.

Schlussfolgerungen: Es wurde ein neues psychoakustisch basiertes Klassifikationssystem entwickelt. Die hier verwendeten Klassifikationsschemata erlauben zukünftig auch die Berücksichtigung anderer Parameter, wie z. B. GNE, wodurch die Klassifikationsgenauigkeit eventuell noch gesteigert werden kann.

Psychoacoustical Scaling of Acoustical Voice Parameters by Multicenter Voice Ratings

Background: The purpose of the study was to analyze if perceptual voice quality ratings of the well-known RBH rating procedure (a 4-point scale of roughness, breathiness, and hoarseness) covary with acoustical voice parameters. Methods: 120 voice samples from subjects with healthy and hoarse voices were rated on the RBH-index in a multicenter study with 31 raters. Multivariate regression tree analysis classified the perceptual ratings as “gold standard”. Voice samples were acoustically analyzed with a feature extraction method. Feedforward-networks were trained to selected acoustical parameters having highest “relative importance” in the regression trees. Based on the best classifier, a computer program consisting of 50 simultaneous working networks was developed. Results: Mean probabilities for correct classifications were found at 0.65 - 0.85, implying a significance level over chance (0.25). Classifications of the program matched in 40 % with a priori values in the categories roughness combined with breathiness, and in 65 % in at least one domain. Conclusions: The new method described here provides a psychoacoustically based “objective” classification of hoarse voices, which seems to enable future analysis of new parameters (like GNE), which may even improve the present results.

Stimmqualität - Stimmgüte - Phonation - Heiserkeit - Multivariate Statistik - Künstliche neuronale Netze

Phonation - Voice quality - Speech acoustics - Automatic data processing - Artificial neural networks

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1 Herrn Professor Dr. Klaus Jahnke zum 60. Geburtstag gewidmet.