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# System prepended metadata

title: TASLP 修改建議

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# TASLP 修改建議
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Title: Using Measures of Vowel Space for autistic trait for Communication Deficit assessment and diagnosis


設計這樣的feature有兩大major的面向

我們都站在vowel space的點
Vowel speech只是speech在呈現中的發某些音的環節



設計這樣的feature有兩大major的面向:
1. 設計BCC, BCV這些東西比VSA好(但沒有很exciting)
2. Vowel space的

1 -> 我們看這個人怎麼講來reflect這個人的autistic trait
2 -> 這個人(ASD)在跟別人發這些音的時候彼此的關係會不會reflect這個人的autistic trait

因為有這樣議題的有趣所以我們需要把這些metric弄出來
我們也才針對這些metric做一系列的分析


**通篇的字辭需要用autistic trait去包起來** : 因此autistic trait要破題在一開始就講


開頭:
我想要了解autism這樣的疾病，他有很多的autistic trait，clinically他都會被define成COMMUNICATION, social interaction, retricted sterotype, 這些deficit會從行為面有一些trait的形成，這個是很多computational的人想知道的因為她可以幫忙很多事情。
過去有很多assessment 因為他是observational based，會有很多limit，所以有很多computational work，然後speech也是有很多這些work，但是speech裡面vowel space這一點很少人做所以我們就做了他。

我們希望透過他的behavior，或是透過他speech的acoustics我拿來量測這個trait的量化的指標，很大的原因是因為我們有這個setting

Vowel space不只是vowel space, vowel space只是我produce speech裡面的一個小點。 這個點我要量他的時候我不能只是單看他，我要看他在spontaneous的表現，也因為在spontaneous的setting所以我要看別人。　這兩個概念要很清楚，是說我不是只是想量vowel space，而是說我這個ｖｏｗｅｌ　ｓｐａｃｅ在這些情境下有這些特殊性，這些特殊性又跟我想量的ａｓｄ的ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ非常有關係，所以我去設計這些ｍｅａｓｕｒｅｓ去分析，以及我分析出一些很有趣的事情


他是ｃｌｉｎｉｃａｌ定義的疾病，跟我們說我們要量他的ｔｒａｉｔ　這兩個ｃｏｎｃｅｐｔ是切割的

醫療的定義很明確
自閉症呈現出來的就是一些ｔｒａｉｔ

ｔｒａｉｔ要去量他有很多方式　１．ｃｌｉｎｉｃａｌ的方式去量　２．

ｔｒａｉｔ這件事情跟ｃｌｉｎｉｃａｌ怎麼ａｓｓｅｓｓ　ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ這事情，跟ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ怎麼ａｓｓｅｓｓ　ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ這件事情，三件事情是幾乎不同的角度



# 理論架構
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ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ含有很多ｓｏｃｉａｌ　和ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｌ的這些ａｔｙｐｉｃａｌｉｔｙ　　有這樣ｔｒａｉｔ的人當你被ｄｉａｇｎｏｓｅ　成疾病的的時候，其實是很嚴謹地是這些疾病，也表示很嚴重。這些疾病定義有這兩項ｍａｊｏｒ的東西

這些人有這些ｔｒａｉｔ，我疾病來定義他，醫療用一些規準來定義，那醫療規準要來定義他會有一套量表在量他

我現在知道受試者有這樣的疾病和問題（醫療上嚴謹定義好了），我也想設計一些方法來量這個ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ，也提供一個新的工具

在量ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ這一點很多人都做過，這樣手段可信度很ｓｏｌｉｄ，在這個環節裡面我不一樣的地方是我拿ｓｐｅｅｃｈ的ｖｏｗｅｌ　ｓｐａｃｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ。　

Ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ有兩大面向：

所以ｖｏｗｅｌ　ｓｐａｃｅ在ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ的場域裡面可以做這兩件事，可以量這兩個面向，所以我設計這兩組ｆｅａｔｕｒｅ



# Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　設計
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ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ要設想我可能會有什麼樣的情境，我真的量了在ｖｏｗｅｌ　ｓｐａｃｅ上的ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ

（講一下為什麼我們第一個（或第二個）實驗是長這個樣子，為什麼我們可以做這個實驗，　補充一下說可能會有什麼樣的ｓｅｔｔｉｎｇ，　應用場域，或是什麼樣的特殊情況，來講這些情況都有我這個ｍｅａｓｕｒｅ的ｕｓｅ　ｃａｓｅ，我可以有這兩種ｓｃｅｎａｒｉｏ　或ｓｅｔｔｉｎｇ）ｅｘｐｌｉｃｉｔ的說我們可以想像兩種情境，我們有一群ＡＳＤ的小孩他們可能有治療或沒治療，有些嚴重或不嚴重。我們如何透過我們的指標來ａｓｓｅｓｓ他嚴重程度有沒有好或不好


1. 我在知道這個人是ａｕｔｉｓｍ之後可以針對ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ去測量　（用詞：ｓｅｖｅｒｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ）
2. 我在不知道這個人是ａｕｔｉｓｍ之前我可以告訴你是ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｏｒ　ｎｏｎａｕｔｉｓｔｉｃ　（ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ：　ＴＤ　ｖｅｒｓｅｓ　ＡＳＤ）


在這兩個ｓｅｔｔｉｎｇ或ｓｃｅｎａｒｉｏ裡面我想探討的命題是：

ｉｍａｇｉｎｅ　ａ　ｓｅｔｔｉｎｇ，　我們可以想像我們的ｉｎｄｅｘ可以ｐｒｏｖｉｄｅ一個好的ｍａｒｋｅｒ　ｔｏ　ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ正常小孩跟ＡＳＤ

# TASLP 修改建議 part2
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為什麼要放這麼多index(intra, inter +  LOC, )


我們有這種方法做這種指標，這指標會有關係，我跟你看這個關係可能是什麼。這關係我想在兩種情境下給你設定兩種使用情境，不是說我們要真的做assessment。我不是說真的要做severity assessment 也不是要做diagnostic tool. 



我怎麼知道vowel space跟autistic trait 有關係是因為他跟severity score有關係，還有diagnostic做比較

辨識準確率拿來驗證關係，再看是什麼關係

拿cross validation來驗證關係是因為我的test data是沒看過的

實驗
1. cross validation score -> 有關係

分析
1. correlation analysis -> 方向性
2. 跟別的vowel space比

我想要驗證vowel space跟autistic trait是不是有關係，這裡面有幾個hypotheses 想討論：
1) vowel space 有沒有capture到好的資訊
2) 跟過去這些vowel space比起來我們有沒有capture到更好
我們先想好有什麼樣的命題要跟大家說 （我花一些篇幅跟大家講說我想要這兩個命題在做實驗之前也要用幾句話跟大家說：我做好，看起來有用，他可能有什麼application）

我跟這些extra rating比起來我們的準度比較近，然後我們幫你分析看他正負項是長怎樣，這兩個結果move toward我們想要的motivation，也就是我們想要一個objective的測量工具


### 呈現手段
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他們可能就是會問，那如果把幾個feature綁在一起會怎樣

方法：
每個experiment表格樣式是一樣的，要的是我們的實驗跟這個演算法做起來要有一個一致性

[20分附近重新聽]



feature 類型：
1) LOC
2) coordination (從我的角度考量你（kid），從你的角度考量我(doc)，我們之間的距離（inter）)

feature角度：
1) Doc
2) Kid
3) inter

我們假設vowel space會跟autistic trait有關係，我們從兩個角度去量，所以我們在證明它們跟autistic trait有關係的時候說他跟communication severity有關係、方向是什麼、比傳統的好，可能的application是可以拿來做assessment; 我們也說在diagnosis 的時候有關係、兩個人關係動態是什麼、可能的application是可以拿來做diagnoses

# intro 修改
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 Q: 
很多computation work在做這些事情，他們想達到的是objectivity跟scalability，[轉折]**但我們也知道這些自閉症小孩的行為面向非常多元，不是隨時都會出現，所以如何仰賴既有的behavioral elicitation工具as [clinical-grade](https://bestpractice.bmj.com/info/toolkit/learn-ebm/what-is-grade/)在那個場域下分析spontaneous behavior讓這個分析的validity更高，這樣的work就接近Bone的**(Bone的理論：我想要分析討論，分析討論要在ADOS裡面。ADOS是非常好的場域讓我確認我可以看到我想看到的東西而且那東西有clinical的價值，但他又不是很制式的事情，他是接近spontaneous, semi-spontaneous的事情)

你如果沒有運用既有的醫療知識，你怎麼知道你想要看到的東西是不是你想要看到的自閉症相對應autistic的行為，所以我們需要leverage previous study很久的protocol來去make sure我們想看到的東西，從這個過程我們來去開發objective cues


# Literature review
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autistic trait in speech production
autistic trait in social spoken interaction



# 材料蒐集
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### 1. Autistic trait
**reduced sensitivity to both prosodic cues** (Bishop, 2017; Bishop, Kuo  & Kim 2020) **and pragmatic context** (Nieuwland et al., 2010;  Xiang et al., 2013)
(from Brief Report: Autistic Traits Predict Spectral Correlates of Vowel  Intelligibility for Female Speakers)


# Intro 方向
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1. ASD研究很重要(impact)，autistic trait的測量很必須。autistic trait是什麼，這些trait影響個人行為能力發展模式，也會展現在認知和行為上面，所以能夠被觀察並且測量

2. autistic trait在行為上有什麼展現

3. 有這樣ｔｒａｉｔ的人當你被ｄｉａｇｎｏｓｅ　成疾病的的時候，其實是很嚴謹地是這些疾病，也表示很嚴重。這些疾病定義有這兩項ｍａｊｏｒ的東西。clinically他都會被define成COMMUNICATION, social interaction, retricted sterotype，醫療用一些規準來定義，那醫療規準要來定義他會有一套量表在量他，可是醫療方法有一些限制

4. 有很多computational work，然後speech也是有很多這些work，但是speech裡面vowel space這一點很少人做所以我們就做了他。

4. 因此

我現在知道受試者有這樣的疾病和問題（醫療上嚴謹定義好了），我也想設計一些方法來量這個ａｕｔｉｓｔｉｃ　ｔｒａｉｔ，也提供一個新的工具


Autism 是neural diverse的特徵，主要的特徵有是在感官知覺方面跟一半人不同。Autistic trait 被拿來稱為這些外在特徵。Autistic trait 的方向很廣泛，被定義成broad autistic phenotype，很多心理學的方法用問卷來量他，其中包括AQ，其中比較嚴重會影響生活的在clinical上設置一些規準定義，被醫療診斷成ASD也代表Autistic trait比較明顯且嚴重



# 詞彙搜集
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spoken dialogue
Acoustic phonetics 
ARTICULATORY STRATEGIES


neurobiological structural differences
phonological processing deficits
compensatory behaviors
Interarticulator Coordination
# Speech production相關機制
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 Speech production has been characterized as one
of the most complex motor skills, functioning as multiple subsystems
that must effectively coordinate together (Duffy, 2000). For example, the
phonatory system, which consists of the laryngeal muscles, vocal folds
etc., must work in a coordinated manner to achieve effective voice pro-
duction. Likewise, the phonatory system must also be coordinated with other sub-systems (e.g. respiratory system). Speech perception relies on
the auditory system in which acoustic signals are transformed into mean-
ingful representation of spoken language (Gandour & Krishnan, 2016). It
requires various complex perceptual and cognitive tasks along the audi-
tory pathway. 

Articulation errors: often come in the form of distortions
phonological errors: substitutions and deletions


Residual speech sound errors are clinically significant as they involve sub-phonemic changes in articulatory place and manner and
can persist over the individual’s lifespan. (Aetiology of XXX)

比較難的task 會reveal比較多的error:  Further research beyond this assessment such as single
words of increasing complexity (polysyllables), maximum performance
tasks or spontaneous speech may reveal motor constraints which have a
substantial negative impact on intelligibility or increase the likelihood of

an SSE occurring. Cleland et al. (2010) 



### DEP feature 查詢失敗經驗
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直接查F1 F2 correlation的paper只有一兩篇專門探討formant 之間有沒有關聯的paper

查F1 F2 distribution 的paper找到的比較多會是formant expansion 或是formant centralization， 偶爾會查到articulatory coordination的paper但是這個方法是去算F1 F2 F3 track 之間的autocorrelation

查 articulatory space的coordination 和disorder會發現很多用特殊儀器量articulatory space
