Philipp Klumpp, M. Sc.
- Since 10/2017:
Researcher at Pattern Recognition Lab, FAU - Since 10/2010:
Medical engineering student at FAU
2017
-
Development of a digital therapy tool as an exercise supplement for speech disorders and facial paralysis
(Third Party Funds Single)
Term: June 1, 2017 - December 31, 2019
Funding source: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)Dysarthrien sind neurologisch bedingte, erworbene Störungen des Sprechens. Dabei sind vor allem die Koordination und Ausführung der Sprechbewegungen, aber auch die Mimik betroffen. Besonders häufig tritt eine Dysarthrie nach einem Schlaganfall, Schädel-Hirn-Trauma oder bei neurologischen Erkrankungen wie Parkinson auf.
Ähnlich wie in allen Sprechtherapien erfordert auch die Behandlung der Dysarthrie ein intensives Training. Anhaltende Effekte der Dysarthrie-Therapie stellen sich deshalb nur nach einem umfangreichen Behandlungsprogramm über mehrere Wochen hinweg ein. Bisher gibt es jedoch kaum Möglichkeiten zur Selbstkontrolle für Patienten noch therapeutische Anleitung in einem häuslichen Umfeld. Auch die Rückmeldung an Ärzte / Therapeuten über den Therapieerfolg ist eher lückenhaft.
Das Projekt DysarTrain setzt genau hier an und will ein interaktives, digitales Therapieangebot für das Sprechtraining schaffen, damit Patienten ihre Übungen im häuslichen Umfeld durchführen können. In enger Abstimmung mit Ärzten, Therapeuten und Patienten werden zuerst die passenden Therapieinhalte zur Behandlung von Dysarthrien ausgewählt und digitalisiert. In einem zweiten Schritt wird eine Therapieplattform mit den geeigneten Kommunikations-, Interaktions- und Supervisionsfunktionen aufgebaut. Für die Durchführung des Trainings werden anschließend Assistenzfunktionen und Feedbackmechanismen entwickelt. Das Programm soll automatisch rückmelden, ob eine Übung gut absolviert wurde und was ggf. noch verbessert werden kann. Eine automatisierte Auswertung der Therapiedaten erlaubt es Ärzten und Therapeuten, die Therapieform auf möglichst einfache Weise zu individualisieren und an den jeweiligen Therapiestand anzupassen. Dieses Angebot wird mit Ärzten, Therapeuten und Patienten in den Behandlungsprozess integriert und evaluiert.
2020
Journal Articles
Wearables-based multi-task gait and activity segmentation using recurrent neural networks
In: Neurocomputing (2020)
ISSN: 0925-2312
DOI: 10.1016/j.neucom.2020.08.079
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Apkinson: the smartphone application for telemonitoring Parkinson's patients through speech, gait and hands movement
In: Neurodegenerative Disease Management (2020)
ISSN: 1758-2024
DOI: 10.2217/nmt-2019-0037
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Multi-channel spectrograms for speech processing applications using deep learning methods
In: Pattern Analysis and Applications (2020)
ISSN: 1433-7541
DOI: 10.1007/s10044-020-00921-5
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Conference Contributions
ANN-based Alzheimer's disease classification from bag of words
13th ITG Conference on Speech Communication (Oldenburg, October 10, 2018 - October 12, 2018)
In: Speech Communication - 13th ITG-Fachtagung Sprachkommunikation 2020
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2019
Conference Contributions
Apkinson: A mobile solution for multimodal assessment of patients with Parkinson's disease
20th Annual Conference of the International Speech Communication Association: Crossroads of Speech and Language, INTERSPEECH 2019 (Graz, September 15, 2019 - September 19, 2019)
In: Gernot Kubin, Thomas Hain, Bjorn Schuller, Dina El Zarka, Petra Hodl (ed.): Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH 2019
DOI: 10.21437/Interspeech.2019-8003
URL: https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2019/abstracts/8003.html
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Feature space visualization with spatial similarity maps for pathological speech data
20th Annual Conference of the International Speech Communication Association: Crossroads of Speech and Language, INTERSPEECH 2019 (Graz, September 15, 2019 - September 19, 2019)
In: Gernot Kubin, Thomas Hain, Bjorn Schuller, Dina El Zarka, Petra Hodl (ed.): Proc. Interspeech 2019 2019
DOI: 10.21437/Interspeech.2019-2080
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Phonet: A tool based on gated recurrent neural networks to extract phonological posteriors from speech
20th Annual Conference of the International Speech Communication Association: Crossroads of Speech and Language, INTERSPEECH 2019 (Graz, September 15, 2019 - September 19, 2019)
In: Gernot Kubin, Thomas Hain, Bjorn Schuller, Dina El Zarka, Petra Hodl (ed.): Proceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH 2019
DOI: 10.21437/Interspeech.2019-1405
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2018
Conference Contributions
ANN-based Alzheimer’s disease classification from bag of words
Speech Communication - 13. ITG-Fachtagung Sprachkommunikation
In: Speech Communication - 13. ITG-Fachtagung Sprachkommunikation 2018
URL: https://www.idiap.ch/~jfritsch/pdf/2018ITG.pdf
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Unobtrusive Monitoring of Speech Impairments of Parkinson's Disease Patients Through Mobile Devices
2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2018
DOI: 10.1109/ICASSP.2018.8462332
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2017
Conference Contributions
Apkinson — A Mobile Monitoring Solution for Parkinson's Disease
Interspeech 2017
In: Interspeech 2017 2017
URL: https://www.researchgate.net/profile/Juan_Vasquez12/publication/319185470_Apkinson_-_A_Mobile_Monitoring_Solution_for_Parkinson's_Disease/links/59b9fecfa6fdcc68723177dc/Apkinson-A-Mobile-Monitoring-Solution-for-Parkinsons-Disease.pdf
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Parkinson’s disease progression assessment from speech using a mobile device-based application
20th International Conference on Text, Speech and Dialogue, TSD 2017
In: TSD 2017: Text, Speech, and Dialogue 2017
DOI: 10.1007/978-3-319-64206-2_42
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