人工智能辅助语音治疗 /ɹ/:一个单一案例实验研究.

科学领域:

• 语音语言病理学 语言病理学
• 医疗保健中的人工智能
• 语音学和语音科学 语音学和语音科学

背景情况:

• 剩余的语音声音障碍可能会影响沟通.
• 强化语音治疗通常是改善的必要条件.
• 获得足够的治疗对许多人来说可能是一个障碍.

研究的目的:

• 评估人工智能辅助干预措施的可行性,以改善罗特 (/ɹ/) 生产.
• 在人工智能辅助练习后立即评估 /ɹ/ 生产的变化.
• 将人工智能辅助治疗结果与没有治疗的基线进行比较.

主要方法:

• 使用多个基线ABA单个案例实验设计的可行性试验.
• 五名残留 /ɹ/ 错误的参与者 (年龄为10-19岁) 参与了这项研究.
• 链接AI,一种人工智能工具,基于钻探的自动化机动学习实践.

主要成果:

• 与之前相比,在 ChainingAI 练习后,听众感知到的罗特性显著增加.
• 在5名参与者中,有3名参与者在治疗期间将 /ɹ/ 泛化为未经处理的单词.
• 人工智能分类器 (PERCEPT-R) 和人类临床医生的评级之间发现了高度一致.

结论:

• 人工智能辅助治疗对改善发言声音障碍中的 /ɹ/ 生产有希望.
• 混合人工智能-临床医生模型可能会增强家庭实践和治疗机会.
• 在语音治疗中进一步开发人工智能可以克服访问障碍.