Psicothema, 2012. Vol. Vol. 24 (nº 1). 16-21

Francisco Martínez-Sánchez¹, Juan José García Meilán², Enrique Pérez³, Juan Carro² y José María Arana²

En este trabajo se describe una técnica útil para cuantificar el grado de déficits en el habla de los pacientes con Enfermedad de Alzheimer (EdA). Se comparan las características prosódicas del habla de un grupo de pacientes con EdA con GDS 4 y un grupo de control, midiendo las variaciones de la frecuencia fundamental (F0) en una tarea de lectura. Se utiliza el modelo computacional denominado Prosogram para analizar los contornos prosódicos de las muestras de voz, utilizando estilizaciones melódicas de la F0 basadas en la detección de sus prominencias y de las fluctuaciones de la amplitud de la señal espectral del habla. Los resultados muestran diferencias significativas en la mayoría de los parámetros prosódicos analizados en el grupo con EdA GDS 4. Las variaciones normales del tono, así como en la estructura silábica, están reducidas en el grupo de EdA, lo que provoca un habla prosódicamente plana. Estos parámetros del habla pueden tener valor diagnóstico y pronóstico en la EdA y pueden ser útiles en ensayos clínicos.

Expressive prosodic patterns in individuals with Alzheimer’s Disease. This paper describes a useful technique for quantifying the degree of speech deficits in dementia of GDS 4 Alzheimer’s type (DAT). Production of prosodic speech in DAT patients and healthy older controls was analysed using variation in fundamental frequency (F0) measures on a reading task. The prosogram computational model was used to analyze the prosodic contours of the speech samples, using melodic styling of F0 based on perceptual principles and prominence detection of spectral and amplitude fluctuations in the speech signal. Results revealed significant differences in most of these prosodic parameters among the DAT group. Normal pitch variation in speech and variations in syllable timing were reduced in the DAT group, these features cause «flat» speech prosody in these patients. These speech parameters may have diagnostic and prognostic value for Alzheimer’s disease and therefore could be a useful aid in clinical trials.