研究成果のポイント
- ガラガラした声に特徴的な「サブハーモニクス※1」という音の成分を自動で検出し、声のざらつきを0～10のスコアで評価する音響モデル「ARI」を開発
- ガラガラした声の度合いは、専門家が耳で聞いて判断する主観的な方法が中心で、評価する人によってばらつきがあったが、作成したサブハーモニクスの種類と量を自動で判定するプログラムにより、専門家の耳での判断と高精度で一致する定量的な評価が可能に
- ARIを使うことで、声の病気を客観的に評価できるうえ、治療の効果もわかりやすくなり、将来的にAIを使った音声診断や、遠隔医療などへの応用に期待本研究成果は、2025年5月20日（火）に米国科学誌「npj Digital Medicine」（オンライン）に掲載されました。
【タイトル】
“A Multivariate Model Incorporating Subharmonic Measurements for Evaluating Vocal Roughness”【著者名】
Itsuki Kitayama, Kiyohito Hosokawa, Shinobu Iwaki, Misao Yoshida, Akira Miyauchi, Kenji Aruga, Takanari Kawabe, Toshihiro Kishikawa, Hidenori Tanaka, Takeshi Tsuda, Takashi Sato, Yukinori Takenaka, Makoto Ogawa, Hidenori Inohara.