Como detectar os problemas de fala e escuta das crianças

Gong e Guttag, ambos cientistas da computação, se perguntaram se poderiam ensinar suas máquinas a distinguir a fala de crianças com transtornos da de crianças sem elas. Para este fim, eles primeiro escreveram um algoritmo que esperavam que pudessem fazê-lo, e então colaboraram com dois fonoaudiólogos, Tiffany Hogan e Jordan Green do Instituto MGH de Profissões de Saúde, para testá-lo. Juntos, os pesquisadores registraram 231 crianças entre as idades de quatro e 17 recontando uma história em suas próprias palavras ao serem mostradas instruções visuais. O Dr. Hogan e o Dr. Green identificaram anteriormente 192 dessas crianças como tendo desenvolvido normalmente em questões linguísticas, enquanto 39 tinham, segundo os dois especialistas, um distúrbio de fala ou de linguagem. 

Gong e Dr. Guttag deixaram seu algoritmo solto nas amostras de áudio. Depois de mastigar os arquivos em questão, observou que muitas características - incluindo o número de pausas, variações nas durações de pausa ea relação entre pausas e segmentos distintos de fala - foram úteis para detectar a presença de distúrbios de linguagem e fala. Ms Gong informou à conferência que o sistema foi capaz de detectar 72% das crianças diagnosticadas por Hogan e Dr. Green como tendo um prejuízo. Também teve uma taxa de falso-positivo bastante baixa, sugerindo prejuízos em apenas 18% das crianças não tão diagnosticadas pelos dois especialistas humanos.

Nenhum desses números é bom o suficiente para um sistema clínico, mas eles fornecem um ponto de partida para um. E se esse sistema fosse desenvolvido, seria facilmente traduzível para o tipo de app que os pais poderiam rotineiramente usar para testar seus filhos - e, assim, receber alerta rápido se algo estiver errado.

Gong e Guttag, ambos com formação em ciência da computação, ainda questionavam se seriam capazes de ensinar suas máquinas a distinguir a fala de crianças com problemas das que se expressavam bem. Com esse objetivo, criaram um algoritmo e fizeram um trabalho em colaboração com dois fonoaudiólogos, Tiffany Hogan e Jordan Green do MGH Institute of Health Professions.

Juntos, os pesquisadores registraram em áudio a narrativa de 231 crianças entre 4 e 17 anos de histórias com suas próprias palavras, enquanto mostravam o texto escrito. Hogan e Green já haviam verificado que 192 dessas crianças tinham um desenvolvimento linguístico normal, enquanto 39, na opinião dos dois especialistas, apresentavam sinais de distúrbios de fala ou de linguagem.

Em seguida, Gong e Guttag examinaram os áudios com o algoritmo e observaram que muitas características, como o número de pausas, variações na duração das pausas, e a relação entre as pausas e os segmentos distintos da fala, eram úteis para detectar a presença de distúrbios de linguagem e de fala.

Na palestra em São Francisco, Jen Gong relatou que o sistema detectou 72% das crianças que haviam recebido o diagnóstico de distúrbios por Hogan e Green. O sistema também indicou uma taxa relativamente baixa de deficiências em apenas 18% das crianças, que não tinham recebido esse diagnóstico dos dois especialistas.

Fonte: O texto foi extraído do site The Economist. Para conferir o artigo na íntegra acesse  aqui. 

Imagens: Reprodução/Internet.