自閉スペクトラム症（ASD）では、定型発達の小児と比較してゆっくり話すなど、ピッチ・イントネーション・リズムに違いのあることが知られている。しかし、これらの差異を客観的に識別することは容易ではなかった。米ノースウェスタン大学の研究チームは、香港の共同研究チームとともに、「言語の違いを超えたASD児の発話パターン」を特定するAI研究を行っている。
PLOS ONEに掲載された研究論文では、英語を話す児と、広東語を話す児、それぞれに「Frog, Where Are You?」という、文字のない絵本の物語を「自分なりに表現してもらった音声」について、機械学習アプローチによる解析を行った。結果、「リズムに関して共通する発話特徴を利用することで、どちらの言語においてもASD児の識別が可能」という成果を得たとする。
論文著者で、ノースウェスタン大学で学習障害を専門とするMolly Losh氏は「英語と広東語のように構造的に異なる言語間で確認されたASD児の発話パターンの類似性は、ASDの遺伝的理由に強く影響された特徴である可能性が高い」と語っている。研究チームでは、言語に関係なく発話を定量的に解析するAI手法が文化を超えるツールとなり、ASD研究に貢献する可能性を指摘する。
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