Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2025 / с. 17-19

Технология сегментации речевых сигналов на тональные компоненты для мониторинга послеоперационной дисфункции голоса

А.К. Алимурадов, А.Ю. Тычков, З.М. Юлдашев, Б.А. Порезанов, А.А. Мамонова

Аннотация

Предложена технология сегментации речевых сигналов на тональные компоненты для мониторинга послеоперационной дисфункции голоса. Технология основана на применении энергетического оператора Тигера, повышающего чувствительность к изменениям амплитуды и частоты при дисфонии. Валидация на клинических данных (1 000 сигналов от 21 пациента) продемонстрировала низкие ошибки сегментации: 1,9 (I рода) и 1,7 % (II рода), что на 3,1...21,3 % точнее существующих способов. Это позволит эффективно идентифицировать тональные компоненты даже при снижении амплитуды вибрации связок на 40...60 %, обеспечивая раннюю диагностику пареза возвратного нерва. Технология может быть интегрирована в системы послеоперационного мониторинга и открывает новые возможности для объективной оценки реабилитации.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Алан Казанферович Алимурадов, д-р техн. наук, профессор,

Александр Юрьевич Тычков, д-р техн. наук, зав. кафедрой, кафедра «Радиотехника и радиоэлектронные системы», ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», г. Пенза,

Зафар Мухамедович Юлдашев, д-р техн. наук, зав. кафедрой, кафедра «Биотехнические системы», ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина), г. С.-Петербург,

Богдан Андреевич Порезанов, инженер-программист, АО «ЦЕНТР СПЕЦИАЛЬНЫХ ИНЖЕНЕРНЫХ СООРУЖЕНИЙ»,

Анна Алексеевна Мамонова, аналитик студенческого научно- производственного бизнес-инкубатора, ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», г. Пенза,

e-mail: alansapfir@yandex.ru

Список литературы

1. Шулутко А.М., Семиков В.И., Горбачева А.В., Паталова А.Р., Боблак Ю.А., Куликов И.О., Османов Э.Г., Мансурова Г.Т. Первый опыт оценки функции голосовых связок ультразвуковым методом исследования у больных после операций на щитовидной железе // Хирургия. Журнал имени Н.И. Пирогова. 2019. № 7. С. 24-28.

2. Юдин М.Ю., Климашевич А.В., Феоктистов Я.Е., Сергацкий К.И., Кожунов А.А. Сравнение удовлетворенности голосом пациентов, оперированных на щитовидной железе, при доброкачественных заболеваниях с применением различных методов визуализации нервных структур // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки. 2023. № 1. С. 25-37.

3. Алимурадов А.К., Тычков А.Ю., Чернышов Д.С., Юдин М.Ю., Мамонова А.А. Технология анализа голоса до и после операций на органах в области шеи // Медицинская техника. 2025. № 2 (350). С. 1-3.

4. Фант Г.К. Акустическая теория речеобразования / Пер. с англ. Л.А. Варшавского и В.И. Медведева, науч. ред. В.С. Григорьева. – М.: Наука, 1964, 284 с.

5. Леонтьев А.А. Психофизиологические механизмы речи. – М.: Наука, 1970. 370 с.

6. Schuller B.W., Batliner A.M. Computational Paralinguistics: Emotion, Affect and Personality in Speech and Language Processing. – New York: Wiley, 2013. 344 p.

7. Борисевич Д.А., Давыдов Г.В., Попов В.А. Обнаружение речи в сигналах в режиме реального времени // Доклады БГУИР. 2013. № 5 (75). С. 100-102.

8. Томчук К.К. Сегментация речевых сигналов для задач автоматической обработки речи / Автореферат дис. канд. техн. наук: 05.12.13. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения, 2017. 27 с.

9. Huang X., Acero A., Hon H.-W. Spoken Language Processing. Guide to Algorithms and System Development. – New Jersey: Prentice Hall, 2001. 980 p.

10. Алимурадов А.К. Повышение эффективности сегментации речевых сигналов на основе энергетического оператора Тигера // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2021. № 3 (37). С. 80-92.

11. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов / Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1981. 496 с.