MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1080/17549507.2019.1669711

Медицинская библиотека · International journal of speech-language pathology · 2019

Testing hypotheses about the underlying deficit of apraxia of speech through computational neural modelling with the DIVA model.

Terband Hayo, Rodd Joe, Maas Edwin

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

Purpose: A recent behavioural experiment featuring a noise masking paradigm suggests that Apraxia of Speech (AOS) reflects a disruption of feedforward control, whereas feedback control is spared and plays a more prominent role in achieving and maintaining segmental contrasts. The present study set out to validate the interpretation of AOS as a possible feedforward impairment using computational neural modelling with the DIVA (Directions Into Velocities of Articulators) model.Method: In a series of computational simulations with the DIVA model featuring a noise-masking paradigm mimicking the behavioural experiment, we investigated the effect of a feedforward, feedback, feedforward + feedback, and an upper motor neuron dysarthria impairment on average vowel spacing and dispersion in the production of six/bVt/speech targets.Result: The simulation results indicate that the output of the model with the simulated feedforward deficit resembled the group findings for the human speakers with AOS best.

Conclusion

These results provide support to the interpretation of the human observations, corroborating the notion that AOS can be conceptualised as a deficit in feedforward control.

Для цитирования: Terband Hayo, Rodd Joe, Maas Edwin. Testing hypotheses about the underlying deficit of apraxia of speech through computational neural modelling with the DIVA model.. International journal of speech-language pathology. 2019. DOI: 10.1080/17549507.2019.1669711.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.