半自动评估有或没有安吉尔曼综合征的儿童的发音质量

科学领域:

• 语音和听力科学 语言和听力科学
• 发展心理学 发展心理学
• 计算语言学 计算语言学

背景情况:

• 自动音频分析有助于对儿童的发育评估.
• 现有的方法对有发展障碍的儿童有局限性.
• 需要新的方法来捕捉细微的声乐发展.

研究的目的:

• 引入一种新的发言级处理 (ULP) 系统,用于分析全天的音频录音.
• 评估ULP系统在典型发育的儿童和患有安吉尔曼综合征 (AS) 的儿童中的可靠性和有效性.
• 提供超越标准自动化分析的声乐成熟度指标.

主要方法:

• 开发了一个ULP系统,从音频中提取发言并验证扬声器标签.
• 从低风险对照 (LRC) 和患有AS的儿童收集的数据.
• 评估编码协议,并将ULP指标与语言评估进行比较.

主要成果:

• ULP注释显示,在LRC和AS两组中,编码者一致程度很高.
• ULP指标与LRC中的语言评估相关.
• ULP指标与AS语言评估不一致,这表明当前AS语言评估的潜在局限性.

结论:

• ULP系统为综合征患者群体的详细声部分析提供了更高的准确性,效率和可访问性.
• ULP提供了有价值的声音成熟度指标,这些指标无法被标准的自动化系统所捕获.
• 进一步的研究可能会使用ULP数据来完善对AS等疾病的语言评估.