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Communication with others plays an important role in human social interaction and information ex- change in modern society. However, some individuals have difficulty in communicating due to dysarthria. There- fore, it is necessary to develop effective diagnostic techniques for early treatment of the dysarthria. In the pres- ent study, we propose a mobile device-based methodology that enables to automatically classify dysarthria type.
The light-weight CNN model was trained by using the open audio dataset of Korean patients with dysarthria. The trained CNN model can successfully classify dysarthria into related subtype disease with 78.8%~96.6% accura- cy. In addition, the user-friendly mobile application was also developed based on the trained CNN model. Users can easily record their voices according to the selected inspection type (e.g. word, sentence, paragraph, and semi- free speech) and evaluate the recorded voice data through their mobile device and the developed mobile applica- tion. This proposed technique would be helpful for personal management of dysarthria and decision making in clinic.
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