| 研究課題/領域番号 |
17K01495
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
リハビリテーション科学・福祉工学
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| 研究機関 | 京都大学 (2021)
東京工科大学 (2017-2020) |
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研究代表者 |
越智 景子 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (20623713)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 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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| 研究成果の概要 |
吃音は音や語の一部の繰り返し・引き伸ばし、および発話の開始・継続ができなくなる阻止（難発）を中核症状とする発話障害である。治療として流暢性形成法に基づき、練習を補助することを目的に、音速度測定システムとしてフィードバックを行うシステムを開発した。ゆっくり歩くキャラクターに合わせえて歩くように操作することが求められる。操作方法は、発話速度を適切な速度に低減しながら音声を入力することである。また、ライトコンタクトについて、音響分析によりスペクトルの時間変化にかかわる特徴量を抽出して機械学習によりライトコンタクトができているか否かを自動判定する手法を開発し、高い精度で判定ができることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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