神经网络在人工耳蜗植入儿童声调发声评估中的应用

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摘要：目的 了解以普通话为母语的语前聋人工耳蜗植入儿童在普通话声调发声上存在的问题并探索影响其声调发声能力的潜在因素,对基于计算机技术进行声调发声的特征提取和自动化判别的可行性进行实验论证,以期对此类儿童的术后声调发声康复提供指导. 方法 278例语前聋单侧人工耳蜗植入儿童和170名年龄相仿的听力正常儿童参加了本项研究.对受试儿童的声调发声样本进行录音,在MATLAB平台上对每个受试儿童的每个发声音节进行基频提取并手动纠偏.构建人工神经网络,加以训练后对受试儿童的基频数据进行判读并分析结果.利用MATLAB统计工具对所得结果进行统计分析. 结果 人工耳蜗植入儿童的声调发声准确率(58.8%)明显低于同龄正常儿童(91.5%),且个体差异较大.二声和三声的发声准确率较一声和四声低,人工耳蜗植入儿童的声调发声出错时最易被判读成一声.人工耳蜗植入儿童声调发声准确率与植入年龄呈负相关(r=-0.215, P=0.003),与设备使用时长呈正相关(r=0.203, P=0.005).年龄是影响正常听力儿童声调发声能力的决定因素之一. 结论 对于确诊为重度至极重度聋的儿童,早期植入人工耳蜗并长期坚持使用有利于其声调能力的发展.人工神经网络可作为监测聋儿声调发声能力发展及康复效果的方便且可靠的评估手段.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/zhebyhk201708004

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