Clinicien vs Machine: Estimation des taux de vocalisations chez les jeunes enfants ayant des troubles du développement

Aperçu: G.M.

Le but de cette étude était d'étudier la fiabilité d'un système automatisé d'analyse de la langue, LENA, comparé à un transcripteur humain pour déterminer le taux de vocalisations des enfants durant les sessions d'enregistrement significativement plus courtes que celles recommandées pour l'appareil automatisé. .Les participants étaient 6 enfants mâles non verbaux âgés de 28 et 46 mois. Deux enfants avaient un diagnostic d'autisme, deux avaient un syndrome de Down, un avait une délétion chromosomique et un avait un retard de développement. Les participants ont été enregistrés par le processeur de langage numérique LENA au cours de 14 interactions de jeu avec un adulte réactif. Le taux de vocalisations des enfants au cours de chacun des 84 enregistrements a été déterminé à la fois par un transcripteur humain et par le logiciel LENA.Une différence statistiquement significative entre les deux méthodes a été observée pour 4 des 6 participants. Les tailles d'effet étaient modérées à grandes. La variation de la structure syllabique n'explique pas la différence entre les deux méthodes. Les taux de vocalisation des deux méthodes étaient fortement corrélés pour 5 des 6 participants.Les estimations des taux de vocalisation des enfants non verbaux produits par le système LENA différaient de la transcription humaine pendant les sessions qui étaient sensiblement plus courtes que la longueur d'enregistrement recommandée. 

Ces résultats confirment la recommandation de la Fondation LENA d'enregistrer des sessions d'au moins 1 heure.

Am J Speech Lang Pathol. 2018 Jun 11:1-7. doi: 10.1044/2018_AJSLP-17-0016.

Clinician vs. Machine: Estimating Vocalizations Rates in Young Children With Developmental Disorders

Bredin-Oja SL¹, Fielding H¹, Fleming KK¹, Warren SF¹.

Author information

1

The Schiefelbusch Institute of Life Span Studies, University of Kansas, Lawrence.

Abstract

Purpose:

The purpose of this study was to investigate the reliability of an automated language analysis system, the Language Environment Analysis (LENA), compared with a human transcriber to determine the rate of child vocalizations during recording sessions that were significantly shorter than recommended for the automated device.

Method:

Participants were 6 nonverbal male children between the ages of 28 and 46 months. Two children had autism diagnoses, 2 had Down syndrome, 1 had a chromosomal deletion, and 1 had developmental delay. Participants were recorded by the LENA digital language processor during 14 play-based interactions with a responsive adult. Rate of child vocalizations during each of the 84 recordings was determined by both a human transcriber and the LENA software.

Results:

A statistically significant difference between the 2 methods was observed for 4 of the 6 participants. Effect sizes were moderate to large. Variation in syllable structure did not explain the difference between the 2 methods. Vocalization rates from the 2 methods were highly correlated for 5 of the 6 participants.

Conclusions:

Estimates of vocalization rates from nonverbal children produced by the LENA system differed from human transcription during sessions that were substantially shorter than the recommended recording length. These results confirm the recommendation of the LENA Foundation to record sessions of at least 1 hr.

PMID:29893787

DOI:10.1044/2018_AJSLP-17-0016