Анализ акустических сигналов речи и структуры используемого языка является признанным инструментом оценки когнитивного здоровья человека. Большинство нейропсихологических тестов включают речевые компоненты, которые клиницисты используют для субъективной оценки состояния пациента. Благодаря успехам в области обработки сигналов и естественного языка (NLP), появляются новые возможности для автоматизации этого процесса. В данном обзоре рассматриваются современные методы извлечения признаков, позволяющие объективно оценивать психические и мыслительные нарушения.
В работе представлен масштабный обзор автоматизированных методов анализа речи и языка для диагностики когнитивных и ментальных расстройств. Исследователи систематизируют акустические и лингвистические признаки, которые служат индикаторами здоровья мозга и психики. Статья подчеркивает потенциал ИИ в создании объективных инструментов оценки состояния пациента, дополняющих традиционные клинические тесты.