语音语言病理学家和儿童谈话在学校治疗课程期间自动处理的准确性
Leydi Johana Chaparro-Moreno1, Hugo Gonzalez Villasanti2, Laura M Justice3
1Center on the Ecology of Early Development, Boston University, MA.
概括
早期儿童环境中的交互检测 (IDEAS) 工具准确地捕捉了语音语言病理学家 (SLP) 在治疗课程中的语言复杂性. 虽然它对SLP说话有效,但对儿童说话的准确性较低,因此需要进一步开发以进行全面分析.
科学领域:
- 语音语言病理学 语言病理学
- 计算语言学计算语言学
- 幼儿教育 幼儿教育 幼儿教育
背景情况:
- 准确的语言分析对于理解儿童语言发展和有效的语音语言治疗至关重要.
- 自动化工具可以帮助分析来自临床和教育环境的大量语音数据.
- 现有的语音转录和语言单位估计方法的准确性各不相同,特别是在复杂的交互环境中.
研究的目的:
- 评估早期儿童环境中交互检测 (IDEAS) 程序的准确性,用于转录音频和估计语言单位在语音语言治疗课程中.
- 评估IDEAS在识别部分语音单元和语言复杂性的特征方面的表现.
- 将IDEAS的准确性与手动转录 (Oracle) 和现有的自动日记系统 (语音类型分类器) 进行比较.
主要方法:
- 利用45个录制的语音语言治疗课程与27名语音语言病理学家 (SLP) 和56名儿童.
- 使用F测量来评估IDEAS日记化准确性 (语音细分和扬声器分类).
- 使用中位数绝对相对误差和相关性来评估 IDEAS 的语言单位估计准确性.
主要成果:
- IDEAS在SLP谈话方面表现出高F度的准确性,但在儿童谈话方面表现出较低的准确性.
- 在10个SLP语言单元估计中的9个中,IDEAS满足了准确性标准.
- 儿童语言单元估计中没有一个符合定义的准确性标准,表明基于说话者和语言单元类型的变化.
结论:
- IDEAS是一个可靠的工具,可以自动捕获和估计语言单元,特别是在临床和教育环境中用于SLP谈话.
- 该程序在估计语言单元的准确性对于SLP语音比儿童语音更高.
- IDEAS提供了一种有价值的方法来测量SLP谈话,支持研究其对儿童语言学习的影响.
