2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a diagnostic tool for children with autism spectrum disorder based on preverbal vocalization using speech synthesis technology
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16K01556
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| Research Institution | University of Miyazaki |
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Principal Investigator |
中井 靖 宮崎大学, 教育学部, 准教授 (80462050)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大歳 太郎 関西医療大学, 保健医療学部, 教授 (40336483)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 自閉スペクトラム症 / 音声解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は自閉スペクトラム症児の音響モデルに基づく自閉スペクトラム症児の診断ツールを開発し、これを自閉スペクトラム症児と定型発達児の無意味発声の音声データに適用し、その認識精度を計測する予定であった。しかしながら、前年度に音声合成するための元データである自閉スペクトラム症児の発語音声を複数ある条件の組み合わせを考慮しながら行ったため、当初計画していたよりも停滞した。本年度も複数ある条件を試行し、その結果を評価することの繰り返しに多大な時間を費やした。この停滞を取り戻すべく、本研究分担者及び本連携研究者との研究打ち合わせを重ね、またデータ収集・分析に時間を費やした。本研究に最適な条件下でのデータを検証し、本研究協力者と共に短期間でデータ収集できるよう準備を進めた。本研究協力者のデータ収集に関する技術の均一化を図るため、本研究代表者はデータ収集に関するマニュアルの改訂を重ねた。このマニュアルの作成にあたり、本研究分担者との意見交換を複数回行った。この意見交換はデータ収集後の音声合成において各要素の程度やパターンを分析する際の重要な指標となった。このような取り組みの中で、関連する研究内容について紀要、学会発表を通じて研究成果を公表した。そして、これらの研究成果は自閉スペクトラム症児の診断ツールを開発の示唆となった。以上により、音声合成するための元データである自閉スペクトラム症児の発語音声を複数ある条件の組み合わせを特定化に近づいている。
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Research Products
(6 results)
