講演情報
[課題9]五母音音声を用いた発語明瞭度推定AIモデルの構築
*山本 遥1、隅田 由香1 (1. 日本歯科大学生命歯学部 歯科補綴学第１講座)
【目的】 発語機能障害は円滑なコミュニケーションを阻害し，QOL低下に直結する重要な問題である。咀嚼や嚥下機能については客観的評価法が確立されている一方，発語機能評価は時間的・人的負担が大きく，歯科臨床で日常的に実施されることは少ない。我々はこれまで，五母音の音響特徴量が発語明瞭度と関連することを報告してきた。本研究では，検査負担を最小限に抑えることを目的に，日本語五母音の音声データから発語明瞭度を推定するAIモデルを構築し，その有用性を検討した。【方法】 対象は日本歯科大学附属病院口腔リハビリテーション科を受診した113名とした。日本語五母音を録音し，音声分析ソフトPraatを用いてF0，F1～F3，Shimmer，Jitter，HNRの7つの音響特徴量を抽出した。フォルマント抽出にはBurgアルゴリズムを用いた。100音節発語明瞭度検査をアウトカムとし，LightGBM回帰モデルにより発語明瞭度の予測を行った。【結果】各音響特徴量と発語明瞭度との単独の相関は低値であった。一方，複数特徴量を統合した回帰モデルでは，決定係数0.35，平均絶対誤差19.28と，一定の予測精度が得られた。【結論】 五母音音声に基づく音響特徴量を用いることで，簡便かつ迅速な発語明瞭度推定が可能であることが示唆された。
