Ing. Jan Vimr

Motor skills in children have traditionally been examined via challenging speech tasks such as syllable repetition, and calculating the syllabic rate using a stopwatch or by inspecting the oscillogram followed by a laborious comparison of the scores on a look-up table representing the typical performances of children of the given age and sex. As the commonly used performance tables are over-simplified to allow for manual scoring, we raise the question of whether a computational model of motor skills development could be more informative, and could allow for the automated screening of children to detect underdeveloped motor skills.

We analysed speech rate as well as articulation rate in utterances from 243 healthy Czech children between the age of 5 and 16 years by utilizing a phoneme recognizer to detect syllables and speech pauses. We observed that although this approach is believed to be relatively precise in comparison to other freely available methods there is a tendency to underestimate both speech rate and articulation rate in faster speech and overestimate in slower speech.

V tomto článku je rozebrána problematika automatického měření tempa řeči v promluvách pomocí detekce slabičných jader. Automatická měření jsou potřebná pro analýzu velkých databází promluv, u kterých by manuální měření bylo časově náročné. Pro porovnání počtu slabik spočítaných člověkem s počtem slabik detekovaným zkoumanými metodami, jmenovitě Praat skript, Rozpoznávač VUT, Modifikovaný rozpoznávač VUT a vlastní detektor, byla použita malá databáze 60 promluv od dětí ve věku 5 až 16 let. Metody byly porovnány na základě průměrné chyby, střední kvadratické chyby a Pearsonova korelačního koeficientu. Ve výsledku vychází jako nejpřesnější z porovnávaných metod pro detekci slabičných jader. Modifikovaný rozpoznávač VUT.