Голос после операции спасут за три минуты: что придумали ученые для хирургии шеи

Ученые Пензенского государственного университета разрабатывают систему, которая поможет врачам сохранить голос пациентов после операций на щитовидной железе, сообщили Наука Mail в пресс-службе Минобрнауки России. Разработка создается совместно с московскими врачами и предназначена для контроля изменений голосовой функции до и после хирургического вмешательства.

Руководитель проекта, профессор ПГУ, доктор технических наук Алан Алимурадов рассказал, что операции на органах шеи считаются одной из самых сложных областей хирургии, поскольку последствия могут серьезно влиять на качество жизни пациентов. Одной из главных проблем после таких вмешательств остается потеря голоса.

Ключевой особенностью разработки стал способ обработки речевого сигнала. В основе системы используется метод декомпозиции на эмпирические моды, позволяющий разделять голос на отдельные составляющие и анализировать их по отдельности. По словам Алимурадова, адаптивный подход учитывает особенности работы голосового аппарата как при нормальном состоянии, так и при патологиях.

Для повышения точности специалисты внедрили дополнительные методы анализа, устойчивые к шумам. В системе применяются анализ кратковременной энергии речевых фрагментов, оценка частоты с учетом распределения энергии в спектре и сегментация сигнала в частотно-временной области. Алимурадов отметил, что это позволило повысить достоверность определения вокализованных и невокализованных участков речи.

Работа программы основана на сравнении голосовых записей пациента до операции и после нее. Во время приема пациент произносит заранее подготовленные фразы, после чего система автоматически анализирует изменения параметров речи. Весь процесс занимает не более трех минут, а врач получает данные о динамике изменений и может оценить, находятся ли показатели в пределах нормы.

Разработчики уже зарегистрировали три программных модуля для предварительной обработки и анализа речи. Их протестировали более чем на 300 речевых сигналах, полученных от 20 пациентов до и после операций. Результаты испытаний показали, что система точнее отслеживает изменения голоса по сравнению с предыдущими методами. Следующим этапом станет создание полноценного программного продукта и его проверка в клинической практике.