Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)
A comparison of speech discrimination assessment methods based on event-related potential (ERP)
Year (A.D.)
2021
Document Type
Thesis
First Advisor
เศรษฐา ปานงาม
Second Advisor
พศิน อิศรเสนา ณ อยุธยา
Third Advisor
โสฬพัทธ์ เหมรัญช์โรจน์
Faculty/College
Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)
Degree Name
วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level
ปริญญาโท
Degree Discipline
วิศวกรรมชีวเวช
DOI
10.58837/CHULA.THE.2021.958
Abstract
การจำแนกเสียงพูดคือความสามารถในการจำแนกระหว่างเสียงพยางค์หรือคำ คนที่มีความสามารถในการจำแนกเสียงพูดต่ำมักจะมีปัญหาในการแยกระหว่างคำที่มีเสียงคล้ายกัน โดยปกติการจำแนกเสียงพูดถูกประเมินโดยนักโสตสัมผัสวิทยาทำให้เข้าถึงการประเมินได้ยากเนื่องจากมีนักโสตสัมผัสวิทยาจำนวนไม่มาก นอกจากนี้การประเมินอาจใช้เวลานานหรือไม่สะดวกสำหรับผู้ป่วยบางกลุ่ม เพื่อลดปัญหาเหล่านี้จึงมีการพัฒนาวิธีประเมินการจำแนกเสียงพูดโดยใช้ศักย์ไฟฟ้าสมองสัมพันธ์กับเหตุการณ์ (Event-Related Potentials) วิธีหนึ่งที่มีการใช้คือการสังเกตองค์ประกอบ Mismatch Negativity (MMN) ระหว่างทำการทดลองการฟังแบบ Oddball ต่อมามีการเสนอวิธีใหม่โดยนำสิ่งกระตุ้นทางสายตาที่เป็นตัวอักษรมาใช้ร่วมกับสิ่งกระตุ้นทางเสียง งานวิจัยนี้เสนอวิธีการประเมินโดยใช้ภาพที่แสดงถึงความหมายของคำโดยแบ่งออกเป็นสามแบบที่มีจำนวนภาพและลำดับในการทดลองแตกต่างกัน วิธีใช้ภาพความหมายของคำแต่ละแบบรวมทั้งวิธีที่ใช้การฟังแบบ Oddball และวิธีที่ใช้ตัวอักษรถูกนำมาทดสอบโดยใช้คำสองคำที่มีเสียงพยัญชนะต่างกันแต่มีเสียงสระและเสียงวรรณยุกต์เหมือนกันเพื่อเปรียบเทียบระหว่างแต่ละวิธีโดยนำรูปคลื่นที่ได้มาสร้างเป็นชุดคุณลักษณะแล้วใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อจำแนกระหว่างแต่ละเงื่อนไขในการทดลองซึ่งตัวจำแนกที่ใช้ได้แก่ Linear Discriminant Analysis (LDA) และ Support Vector Machine (SVM) จากการเปรียบเทียบพบว่ามีวิธีที่สามารถนำมาใช้สองวิธี ได้แก่วิธีใช้ภาพความหมายของคำแบบภาพเดียวและวิธีไม่ใช้ภาพ ทั้งสองวิธีนี้ให้ความแม่นยำในการจำแนกสูงกว่า 80% และใช้เวลาหรือสมาธิในการทดลองน้อยกว่าวิธีอื่น การประเมินการจำแนกเสียงพูดโดยใช้วิธีเหล่านี้สามารถนำไปใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองอัตโนมัติที่ช่วยประเมินและแนะนำว่าผู้ป่วยควรจะถูกส่งต่อเพื่อตรวจยืนยันกับนักโสตสัมผัสวิทยาหรือไม่ซึ่งสามารถช่วยลดภาระงานของนักโสตสัมผัสวิทยาและทำให้การประเมินเข้าถึงได้ง่ายขึ้น
Other Abstract (Other language abstract of ETD)
Speech discrimination is a hearing ability related to differentiating between similar sounding words. Usually, speech discrimination assessment requires appointments with an audiologist. This can be time-consuming and inaccessible to most patients due to the shortage of audiologists. To mitigate these problems, Event-Related Potentials (ERP) were used to develop different methods to assess speech discrimination. One approach is to observe the Mismatch Negativity (MMN) component during an auditory oddball task. Another approach used visual stimuli depicting letters in addition to auditory stimuli. In this work we propose a method using pictures representing word meaning. We implemented our picture-based method with three strategies differing in number of pictures and test sequences. We compared them to the original visual method and auditory method. We found two promising methods: picture-based method with single picture and auditory method. Both methods achieved over 80% accuracy when using machine learning algorithms to classify between conditions. They also required less time or effort than other methods. These ERP-based methods have the potential to be used as an automatic assessment system which acts as a pre-screening tool and recommend whether a patient should see an audiologist.
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-No Derivative Works 4.0 International License.
Recommended Citation
จารุธำรง, พิมพ์วิภา, "การเปรียบเทียบวิธีประเมินการจำแนกเสียงพูดโดยใช้ศักย์ไฟฟ้าสมองสัมพันธ์กับเหตุการณ์" (2021). Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD). 5500.
https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/5500