COVID-19的症状可能隐藏在语言信号中

- 编辑:大众自然网 -

COVID-19的症状可能隐藏在语言信号中

当同事们在与感冒作斗争时,很容易就能辨别出来——他们听起来病了。也许他们的声音比较低,或者有鼻音。感染以各种方式改变我们的声音质量。但麻省理工学院林肯实验室的研究人员正在检测COVID-19患者的这些变化,即使这些变化太细微,以至于人们自己听不到,甚至察觉不到。

通过处理尚未显示症状的COVID-19感染者的语音记录,这些研究人员发现了该疾病的声音生物标记或可测量指标的证据。这些生物标记源于感染引起的呼吸、喉部和关节系统肌肉运动的中断。一份描述这项研究的技术信最近发表在IEEE医学和生物学工程开放期刊上。

虽然这项研究还处于早期阶段,但最初的发现为更详细地研究这些声音变化奠定了框架。这项工作也可能为使用移动应用程序筛查患者,特别是那些没有症状的患者带来希望。

头部特写

“当我看新闻的时候,我有了一个‘啊哈’的时刻,”该实验室人类健康和绩效系统组的高级职员Thomas Quatieri说。在过去的十年里,Quatieri一直领导着这个团队在生物标记方面的研究;他们的研究重点是发现神经系统疾病(如肌萎缩性脊髓侧索硬化症(ALS)和帕金森氏症)的生物标记。这些疾病,以及其他许多疾病,改变了大脑将思想转化为文字的能力,而这些变化可以通过处理语音信号来检测。

他和他的团队想知道COVID-19是否也存在声音生物标记。这些症状让他们这么想。当症状出现时,一个人通常会有呼吸困难。呼吸系统的炎症会影响一个人说话时呼出空气的强度。这种空气在发声过程中会与数百块可能发炎的肌肉相互作用。这些相互作用影响声音的响度、音高、稳定性和共振,可测量的质量,形成他们的生物标记的基础。

在看新闻时,Quatieri意识到他面前有COVID-19检测呈阳性的人的讲话样本。他和同事们在YouTube上搜索了一些名人或电视主持人在COVID-19呈阳性但无症状时接受采访的视频片段。他们确定了五个实验对象。然后,他们下载了这些人在感染COVID-19之前的采访,尽可能匹配他们的音频条件。

然后,他们使用算法从每个音频样本的声音信号中提取特征。哈佛大学演讲与听力生物科学与技术项目的博士候选人Tanya Talkar说:“这些声音特征代表了语音生成系统的潜在运动。”

信号的振幅或响度被提取作为呼吸系统运动的代理。为了研究喉部的运动,他们测量了音高和音高的稳定性,这是衡量声带稳定性的两个指标。作为发音器官运动的代理,比如舌头、嘴唇、下巴等,他们提取了言语共振峰。语音共振峰是一种频率测量方法,它与嘴巴如何塑造声波,从而产生一系列音素(元音和辅音),并对特定的音质做出贡献(例如,从鼻音到温音)。

他们推测,COVID-19的炎症导致这些系统的肌肉过度耦合,导致运动不那么复杂。“把这些语音子系统想象成熟练钢琴家的手腕和手指;通常情况下,动作是独立且高度复杂的。现在,想象一下如果手腕和手指的运动粘在一起,像一个整体一样运动。这种耦合会迫使钢琴家演奏一个简单得多的曲子。

研究人员寻找特征之间相互关联的证据,测量受试者说话时每一个特征与另一个特征在10毫秒内的变化。这些值被绘制在特征谱上;特征谱图的形状表明了信号的复杂性。“如果值的特征空间构成一个球体,信号是复杂的。如果不那么复杂,它可能看起来更像一个扁平的椭圆形,”塔尔卡尔说。

最后,他们发现,与前COVID-19访谈相比,在COVID-19访谈中活动的复杂性有所降低。“喉和关节运动之间的耦合不那么突出,但我们看到呼吸和喉运动之间的复杂性降低了,”Talkar说。

早期检测

这些初步结果提示,从声音系统协调中提取的生物标记可能表明COVID-19的存在。然而,研究人员指出,现在下结论还为时过早,还需要更多的数据来验证他们的发现。他们目前正在使用卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)公开发布的数据集,其中包含COVID-19检测呈阳性个体的音频样本。

除了收集更多数据来推动这项研究,该团队还在研究如何使用移动应用来实现它。与麻省理工学院麦戈文脑研究所(MIT McGovern Institute for Brain Research)的萨特拉·戈什(Satra Ghosh)正在进行合作,将COVID-19的声音筛查整合到其VoiceUp应用程序中。最初开发该应用程序的目的是研究声音与抑郁之间的联系。后续的努力可能会添加这个声音筛选到我们的感觉应用程序。这个程序要求用户日常健康状况和人口问题,目的是使用这些数据来确定热点和预测疾病的人的百分比在不同地区的国家。要求用户每天提交一份语音备忘录,以筛选COVID-19的生物标记,这可能有助于科学家了解疫情的爆发。

研究小组负责人杰弗里·帕尔默说:“一个集成到移动应用程序中的传感系统可以在人们感到不舒服之前,特别是对于那些从未感到不舒服或没有表现出症状的人来说,及早发现感染。”“这也是美国陆军感兴趣的作为整体COVID-19监测系统的一部分。”即使在确诊之后,这种感知能力也可以帮助医生远程监控病人的病情进展,或者监控疫苗或药物治疗的效果。

随着研究的继续,他们计划做更多的工作来解决可能导致结果不准确的潜在混淆因素,比如不同的录音环境,受试者的情绪状态,或者其他引起声音变化的疾病。他们也支持类似的研究。麻省总指挥布里格姆中心的科维德创新已经联系到他们的国际科学家,他们正在遵循团队的框架来分析咳嗽。

“还有很多其他有趣的领域值得关注。在这里,我们观察了对声道的生理影响。我们也在寻求扩大我们的生物标志物,以考虑与COVID-19有关的神经生理影响,比如味觉和嗅觉的丧失,”Quatieri说。“这些症状也会影响说话。”