| Project/Area Number |
17K01495
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Rehabilitation science/Welfare engineering
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| Research Institution | Kyoto University (2021)
Tokyo University of Technology (2017-2020) |
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Principal Investigator |
Ochi Keiko 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (20623713)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小野 順貴 東京都立大学, システムデザイン研究科, 教授 (80334259)
宮本 昌子 筑波大学, 人間系, 教授 (70412327)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2017: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | リハビリテーション / 発話障害 / 吃音 / 音響分析 / 言語訓練 / 流暢性 / 構音速度 / 発話速度 / 軟起声 / 音声 / 機械学習 / 音声分析 |
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| Outline of Final Research Achievements |
Stuttering is one of the articulation disorders, core symptoms of which are repetition and prolongation of sounds and blockage. During the blockage, the patients have difficulty initiating their phonation. Based on the fluency shaping method as a treatment, we have developed a mobile app. that provides feedback as a sound velocity measurement system to assist in practice. In the stuttering treatment app., the users are required to control a character to walk as slow as the instructor character by speaking at a slow enough articulation rate. In addition, we have developed a novel method to automatically classify whether or not the user can successfully articulate with light contact. We utilized the delta features (the first derivative) of spectrum characteristics and achieved a high classification performance.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
吃音は進展による発話の困難や二次障害により社会参加が阻害される場合もある。病態は解明されていないためそれに基づいた治療法はないが、言語訓練により軽快させることは可能である。しかし、吃音の有症率は1%である一方、本邦では成人の吃音の臨床を行う言語聴覚士や機関が限られている(坂田, 2012)ため、患者によっては言語訓練を受けるために遠方に通院する必要がある場合もあり、負担となる。そこで言語訓練で最も一般的に使われている流暢性形成法を自宅などで練習可能にするための音響分析による自動評価法とその携帯端末アプリを実現することは、当事者の社会参加を妨げる要因を減らすのに貢献すると考えられる。
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