Psychoakustische skalierung akustischer stimmparameter durch multizentrisch validierte RBH-bewertung

Hintergrund: Es ist bekannt, dass akustische Stimmmerkmale mit perzipierter Heiserkeit korrelieren. Um diese Korrelation diagnostisch nutzbar zu machen, sollte eine Skalierung geeigneter Parameter nach einem bekannten psychoakustischen Stimmbewertungsverfahren, dem RBH-Index, entwickelt werden.

Methoden: Es wurde ein akustischer Datensatz von 120 normalen und heiseren Stimmen verwendet, für den multizentrisch ermittelte RBH-Bewertungen vorlagen. Mit einer Regressionsbaumanalyse wurden aus einer Vielzahl akustischer Parameter diejenigen identifiziert, die am stärksten an einer korrekten Klassifikation beteiligt waren. Mit diesen Parametern wurden Feedforward-Netze trainiert und in ein Computerprogramm für die praktische Anwendung implementiert.

Ergebnisse: Die mittleren Wahrscheinlichkeiten für korrekte Klassifikation betrugen 0,65 - 0,85, also weit mehr als die doppelte Ratewahrscheinlichkeit (0,25). Das Computerprogramm war in der Lage, zu 40 % sowohl für Rauigkeit als auch Behauchtheit, zu 65 % wenigstens in Rauigkeit oder Behauchtheit korrekt zu klassifizieren.

Schlussfolgerungen: Es wurde ein neues psychoakustisch basiertes Klassifikationssystem entwickelt. Die hier verwendeten Klassifikationsschemata erlauben zukünftig auch die Berücksichtigung anderer Parameter, wie z. B. GNE, wodurch die Klassifikationsgenauigkeit eventuell noch gesteigert werden kann.