ИИ обнаруживает модели речи аутистов на разных языках

Прочитано: 77 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (1 голосов, среднее: 5,00 из 5)
Loading ... Loading ...


Новое исследование, проведенное учеными из Северо-Западного университета, использовало машинное обучение — отрасль искусственного интеллекта — для выявления речевых моделей у детей с аутизмом, которые были бы совместимы между английским и кантонским диалектами, предполагая, что особенности речи могут быть полезным инструментом для диагностики состояния.

Исследование, проведенное совместно с коллегами из Гонконга, позволило ученым понять различия между генетическими факторами и факторами окружающей среды, формирующими коммуникативные способности людей с аутизмом , потенциально помочь им узнать больше о происхождении этого состояния и разработать новые методы лечения.

Дети с аутизмом часто говорят медленнее, чем обычно развивающиеся дети, и демонстрируют другие различия в высоте звука, интонации и ритме. Но эти различия (называемые исследователями «просодическими различиями») на удивление трудно охарактеризовать последовательным и объективным образом, и их происхождение оставалось неясным на протяжении десятилетий.

Тем не менее, группа исследователей во главе с учеными из Северо-Запада Молли Лош и Джозефом С.И. Лау вместе с сотрудником из Гонконга Патриком Вонгом и его командой успешно использовали контролируемое машинное обучение для выявления различий в речи, связанных с аутизмом.

Данные, использованные для обучения алгоритма, представляли собой записи говорящих по-английски и по-кантонски молодых людей с аутизмом и без, рассказывающих свою собственную версию истории, изображенной в бессловесной детской книжке с картинками под названием «Лягушка, где ты?» Результаты были опубликованы в журнале PLOS One 8 июня 2022 года.

«Когда у вас есть языки, которые настолько отличаются структурно, любое сходство в речевых моделях, наблюдаемое при аутизме в обоих языках, вероятно, будет чертами, на которые сильно влияет генетическая предрасположенность к аутизму», — сказал Лош, который является Джо Энн Г. и Питер Ф. Долле, профессор по обучению людей с ограниченными возможностями на Северо-Западе. «Но не менее интересна наблюдаемая нами изменчивость, которая может указывать на более податливые особенности речи и потенциально хорошие цели для вмешательства».

Лау добавил, что использование машинного обучения для определения ключевых элементов речи, предсказывающих аутизм, представляет собой значительный шаг вперед для исследователей, которые были ограничены предвзятостью английского языка в исследованиях аутизма и субъективностью людей, когда дело дошло до классификации речевых различий. между людьми с аутизмом и без него.

«Используя этот метод, мы смогли определить особенности речи, которые могут предсказать диагноз аутизма», — сказал Лау, исследователь с докторской степенью, работающий с Лошем в Отделе коммуникативных наук и расстройств Рокселин и Ричарда Пеппера в Северо-Западном университете. «Наиболее заметной из этих особенностей является ритм. Мы надеемся, что это исследование может стать основой для будущей работы над аутизмом, в которой используется машинное обучение».

Исследователи считают, что их работа может способствовать лучшему пониманию аутизма. По словам Лау, искусственный интеллект может упростить диагностику аутизма, помогая снизить нагрузку на медицинских работников и делая диагностику аутизма доступной для большего числа людей. Он также мог бы предоставить инструмент, который когда-нибудь мог бы превзойти культуру, благодаря способности компьютера анализировать слова и звуки количественным образом независимо от языка.

Поскольку особенности речи, определенные с помощью машинного обучения, включают в себя как общие для английского и кантонского диалекта, так и особенности одного языка, сказал Лош, машинное обучение может быть полезно для разработки инструментов, которые не только определяют аспекты речи, подходящие для терапевтических вмешательств, но и измеряют эффект этих вмешательств путем оценки прогресса говорящего с течением времени.

Наконец, результаты исследования могут дать информацию для усилий по выявлению и пониманию роли конкретных генов и механизмов обработки данных мозгом, связанных с генетической предрасположенностью к аутизму, говорят авторы. В конечном счете, их цель — создать более полную картину факторов, формирующих речевые различия у людей с аутизмом.

«Одна сеть мозга , которая задействована, — это слуховой путь на подкорковом уровне, который действительно тесно связан с различиями в том , как звуки речи обрабатываются в мозгу у людей с аутизмом по сравнению с теми, кто обычно развивается в разных культурах», — сказал Лау. «Следующим шагом будет определение того, приводят ли эти различия обработки в мозге к поведенческим речевым паттернам , которые мы здесь наблюдаем, и лежащей в их основе нейронной генетике. Мы в восторге от того, что нас ждет впереди».

ИИ обнаруживает модели речи аутистов на разных языках



Новости партнеров