วอยซ์ไวทัลไลซ์: แอปพลิเคชันฟื้นฟูการพูดเฉพาะบุคคลสำหรับผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมอง
DOI:
https://doi.org/10.14456/jcct.2025.6คำสำคัญ:
ฟื้นฟูการพูด, โรคหลอดเลือดสมอง, ผู้สูงอายุ, เทคโนโลยีการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ, แผนการฟื้นฟูส่วนบุคคลบทคัดย่อ
วอยซ์ไวทัลไลซ์เป็นแอปพลิเคชันสำหรับฟื้นฟูการพูดของผู้ที่มีปัญหาด้านการสื่อสาร โดยเฉพาะผู้ป่วยโรคหลอดเลือดสมองและผู้สูงอายุที่มีอาการพูดไม่ชัดหรือออกเสียงลำบาก งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและประเมินประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน โดยใช้เทคโนโลยีการแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ และวัดความถูกต้องของการพูดด้วยค่าอัตราข้อผิดพลาดของคำ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ แอปพลิเคชันต้นแบบ แบบสอบถามความพึงพอใจ และแบบบันทึกผลการฝึกพูด การทดสอบเครื่องมือดำเนินการผ่านผู้เชี่ยวชาญด้านการสื่อสารบำบัดและผู้ใช้งานจริงจำนวน 5 รายก่อนการทดลองจริง การเก็บข้อมูลดำเนินการกับกลุ่มตัวอย่างจำนวน 20 คน โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ ได้แก่ การเปรียบเทียบค่าอัตราข้อผิดพลาดของคำก่อนและหลังใช้งาน และการวิเคราะห์เชิงคุณภาพจากแบบสอบถามเปิด ผลการวิจัยพบว่า ผู้เข้าร่วมมีพัฒนาการด้านการพูดดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยในข้อความระดับที่ 1 ค่าอัตราข้อผิดพลาดของคำ ลดลงจาก 83.00% เหลือ 50.00% และในข้อความระดับที่ 2 ลดลงจาก 54.17% เหลือ 41.67% ภายในระยะเวลา 7 วัน ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้สะท้อนว่าแอปพลิเคชันใช้งานง่าย ช่วยลดภาระในการเดินทางและค่าใช้จ่าย และเหมาะสำหรับการฝึกพูดด้วยตนเองในชีวิตประจำวัน
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Alharbi, S., Alrazgan, M., Alrashed, A., Alnomasi, T., Almojel, R., Alharbi, R., Alharbi, S., Alturki, S., Alshehri, F., & Almojil, M. (2021). Automatic Speech Recognition: Systematic Literature Review. IEEE Access, 9, 131858–131876. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3112535.
Barberis, M., Clercq, P. D., Tamm, B., hamme, H. V., & Vandermosten, M. (2024). Automatic Recognition and Detection of Aphasic Natural Speech. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.14082.
Errattahi, R., El Hannani, A., & Ouahmane, H. (2018). Automatic Speech Recognition Errors Detection and Correction: A Review. Procedia Computer Science, 128, 32–37. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.03.005.
Lee, S.-H., Kim, J., & Kim, H.-J. (2025). Smartphone Application–Based Voice and Speech Training Program for Parkinson Disease: Feasibility and Satisfaction Study with a Preliminary Rater-Blinded Single-Arm Pretest and Posttest Design. Journal of Medical Internet Research, 27, e63166. https://doi.org/10.2196/63166.
Massawe, R. (2024). Understanding and Calculating Word Error Rate (WER) in Automatic Speech Recognition using Python. Medium. https://medium.com/@ramadhanimassawe14/understanding-and-calculating-word-error-rate-wer-in-automatic-speech-recognition-using-python-661f18b518a5.
Office of Disease Prevention and Control Region 12 Songkhla. (2020). October 29: World Stroke Day - Collaborate to Prevent and Reduce the Risk of Paralysis. Department of Disease Control. https://ddc.moph.go.th/uploads/files/1532720201028081350.pdf. (In Thai)
Park, Y., Patwardhan, S., Visweswariah, K., & Gates, S. C. (2008, September 22-26). An Empirical Analysis of Word Error Rate and Keyword Error Rate. Interspeech 2008, 2070–2073. https://doi.org/10.21437/Interspeech.2008-537.
Phyathai Hospital. (2020). Slurred Speech, Difficulty Speaking, Slow Speech: Warning Signs that Require Urgent Treatment. https://www.phyathai.com/th/article/1758-พูดไม่ชัด_พูดไม่ออก_พูด. (In Thai)
Rukkhun Home Care. (n.d.). Aphasia - Speech Difficulties and Language Impairment in the Elderly. https://rukkhunhealth.com/blog/aphasia-in-elderly. (In Thai)
Schindel, D., Mandl, L., Schilling, R., Meisel, A., & Schenk, L. (2022). Guideline Adherence in Speech and Language Therapy in Stroke Aftercare. Health Insurance Claims Data Analysis. PLOS ONE, 17(2), e0263397. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263397
Shannon, M. (2017). Optimizing Expected Word Error Rate via Sampling for Speech Recognition. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.02776.
Young, B. M., Holman, E. A., Cramer, S. C., Shah, S., Griessenauer, C. J., Patel, N., Lin, D. J., Gee, J., Moon, J., Schwertfeger, J., Jayaraman, A., Lee, R., Lansberg, M., Payne, J., Patten, C., Cramer, S. C., Holman, E. A., Agrawal, K., Kissela, B., … Falcone, G. J. (2023). Rehabilitation Therapy Doses Are Low After Stroke and Predicted by Clinical Factors. Stroke, 54(3), 831–839. https://doi.org/10.1161/STROKEAHA.122.041098.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
หมวดหมู่
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสร้างสรรค์
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
