基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统及其方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，包括采集装置，其采集韵律数据；计算装置，其通过计算韵律数据得到参数值；判断装置，其将参数值与韵律数据的标准数值范围进行对比，若参数值在标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若参数值低于或高于标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型；干预装置，其根据言语障碍类型进行重读干预。本发明具有反映言语韵律障碍的多维的特征参数，可以更全面地反映言语韵律障碍的特征，使得言语韵律障碍患者的评估更加全面，并使得其康复干预训练更加具有针对性。本发明还公开了一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预方法。
【专利说明】基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统及其方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及言语康复技术，尤其涉及一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统及其方法。
【背景技术】
[0002]掌握好正确的重音、语调、节奏、语速等韵律特征对于人们在日常生活中的交流起着不可忽视的重要作用，而它可以帮助人们恰当表达自己的意思和情感。因此，言语韵律障碍会在很大程度上影响患者与人沟通的效率。
[0003]近年来，国内的学者对于韵律的研究主要从以下几个方面来开展的:韵律边界研究、韵律重音研究、韵律对句法作用的研究，且多采用声学测量手段进行研究。但是对于韵律的多维特征、特别是不同特殊人群的言语韵律障碍的多维特征的研究相对较少，对于此类患者如何进行语音韵律障碍干预的研究就显得更加缺乏。
[0004]而重读治疗法是一种强调动态性、节奏性的重读和气流的控制的言语障碍康复方法，可以促进言语障碍患者呼吸、发声、共鸣、构音和语音系统功能的统合。该方法不但可以帮助提高患者音段音位水平，更重要的是，可以促进患者的超音段音位水平的提高。因此该方法可以用于言语韵律障碍的干预。
[0005]由于言语韵律障碍问题的复杂性，仅从单一维度进行言语韵律障碍的客观分析也不能全面反映患者的实际语音韵律问题，亦不能为临床进行言语韵律障碍的干预提出足够的建议。因此，亟需一种 从多维角度(如电生理学和声学等)来全面、实时地评价言语韵律障碍的特征并进行相应的干预。
【发明内容】
[0006]本发明克服了现有技术中测量维度单一等缺陷，提出了一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统及其方法。
[0007]本发明提出了一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，包括:采集装置，其采集韵律数据；计算装置，其通过计算韵律数据得到参数值；判断装置，其将所述参数值与所述韵律数据的标准数值范围进行对比，若所述参数值在所述标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若所述参数值低于或高于所述标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型；干预装置，其根据所述言语障碍类型进行重读干预。
[0008]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述采集装置包括单向麦克风和电声门图仪。
[0009]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述采集装置采集得到的韵律数据包括声学类参数和电生理学参数。
[0010]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述声学类参数包括音调变化率、平均言语基频、言语基频标准差和基频范围。
[0011]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述电生理学参数包括噪声能量、接触率和接触幂。
[0012]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述言语障碍类型包括:重音和语调不显著、停顿异常和时长异常。
[0013]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，所述干预装置执行的重读干预包括音乐干预训练、重读干预训练和言语技能干预训练。
[0014]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统中，进一步包括:监控装置，其根据多次采集得到的多个韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。
[0015]本发明还提出了一种基于实施韵律多维建模的言语障碍重读干预方法，包括以下步骤:步骤一:采集韵律数据；步骤二:计算所述韵律数据的参数值；步骤三:将所述参数值与所述韵律数据的标准数值范围进行对比，若所述参数值在所述标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若所述参数值低于或高于所述标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型；步骤四:根据所述言语障碍类型进行重读干预。
[0016]本发明提出的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预方法中，进一步包括步骤五:根据多次采集得到的多个韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。
[0017]本发明基于实时韵律多维建模技术，突破了从单一维度进行言语韵律障碍客观测量的限制，寻找到了更具多维的言语韵律障碍客观测量的特征参数，可以更全面地反映言语韵律障碍的特征，使得言语韵律障碍患者的评估更加全面，并使得其康复干预训练更加具有针对性。
[0018]本发明将实时言语韵律多维建模技术用于重读干预方法中，以恰当的形式和内容进行针对性言语韵律干预训练。
[0019]本发明实施了基于实时韵律多维建模技术的言语康复效果监控，包括对测量数据的检验分析和单一被试实验设计，从而利用言语韵律障碍康复干预训练过程中多维特征参数的定期测量结果来监控其干预训练的效果，使得康复干预训练策略能够得到及时的反馈与调整。
[0020]本发明建立了一个基于实时韵律多维建模技术的综合全面又具有针对性的重读干预系统，将零散的客观测量技术整合起来，加入了重读干预，并进行康复效果的监控，形成一套完整的言语韵律障碍的评价与干预体系，为言语韵律障碍患者的康复奠定基础。
【专利附图】
【附图说明】
[0021]图1表示基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统的结构图。
[0022]图2表示基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预方法的流程图。
[0023]图3表示电声门波形图。
[0024]图4表示计算装置提取数据的示意图。
[0025]图5表示评估结果示意图
[0026]图6表示音乐干预训练过程中输出声音的波形图。
[0027]图7表示重读干预训练中参数设置的示意图。
[0028]图8表示重读干预训练中输出声音的波形图。
[0029]图9表示言语技能干预训练过程中输出声音的波形图。
[0030]图10表示是一实施例中监控装置测量的数据结果的示意图。【具体实施方式】
[0031]结合以下具体实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明。实施本发明的过程、条件、实验方法等，除以下专门提及的内容之外，均为本领域的普遍知识和公知常识，本发明没有特别限制内容。
[0032]如图1所示，本发明的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统包括采集装置1、计算装置2、判断装置3和干预装置4。采集装置I包括单向麦克风和电声门图仪等，采集装置I负责采集用户的语音数据并存储。计算装置2与采集装置I连接，计算装置2对采集的语音数据进行韵律数据提取，提取出声学类参数和电生理学参数等韵律数据并进行分析计算，从而计算出各种韵律数据的参数值。判断装置3与计算装置2连接，判断装置3将韵律数据与标准范围进行比较，从而判别是否存在言语障碍和存在的言语障碍类型。干预装置4与判断装置3连接，干预装置4根据言语障碍类型对用户进行重读干预。优选地，本发明言语障碍重读干预系统还包括监控装置5。监控装置5，其根据一定时间内多次采集得的韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。韵律数据主要用于评估语音数据中的重音、语调和节奏相关的参数，评估的参数包括声学类参数与电生理参数。
[0033]其中，评估重音的参数包含:声学类参数(重音音节的时长、基频、基频范围等)和电生理学类参数(噪声能量、接触率、接触幂等)等。评估语调的参数包括:声学类参数(音调变化率、平均言语基频、言语基频标准差、基频范围)和电生理类参数(习惯基频EGG、基频标准差基频-EGG等，如图3所示)。评估节奏的参数包括:声学类参数(停顿时长、停顿次数、发音时长等)。计算装置2对上述各类参数进行计算，得到韵律数据的各项参数值，如图4所示，进而得到各项评估结果，如图5所示。
[0034]干预装置4的重读干预主要包括音乐干预训练、重读干预训练和言语技能干预训练。
[0035]音乐干预训练通过播放音乐对用户产生听觉刺激，音乐的波形如图6所示，从而诱导用户进行声音变调干预训练、语调变调干预训练和节奏变化干预训练，对用户言语障碍进行初步的诱导。例如，音乐干预`训练通过播放存在音调变化和不同节奏的音乐声，让用户从听觉和视觉的双通道上体验音调和节奏的变化过程，进而逐步诱导用户模仿唱出相应变化的乐调,并将这种能力逐步过渡到完成类似的言语变调和节奏变化的过程中。
[0036]重读干预训练由慢板节奏干预、行板节奏干预和快板节奏干预三个部分组成。
[0037]1.慢板节奏干预通过缓慢的吸气紧接着缓慢的呼气这一过程来进行。吸气与呼气之间没有停顿，其主要是用于建立正确的平静呼吸方式、促进相关呼吸肌群与发声肌群功能之间的协调、促进平静腹式呼吸到言语腹式呼吸的过渡，主要适用于改善重音和语调不显著的语音韵律障碍。
[0038]2.行板节奏干预主要是用于增加呼吸肌群、发声肌群和构音肌群的灵活性，加强呼吸、发声和构音之间的协调、强调正确的言语呼吸方式，其主要适用于改善停顿异常和发音、音节时长异常的语音韵律障碍。
[0039]3.快板节奏干预主要是用于强化呼吸肌群、发声肌群和构音肌群之间的协调性，其主要用于提高简单言语任务情况下的言语韵律能力。如图7所示，通过选择不同节奏类型的干预，并结合不同的音段音位(包括声母和韵母)对用户进行重读干预训练。通过按照选择的节奏类型播放选择的音段音位，如图8所示，诱导用户基本掌握正常的重音、语调和节奏等语音韵律特征。
[0040]在言语技能干预训练中，可以根据不同的语言语韵律障碍类型，选择不同句长的语音材料进行言语韵律的综合干预，进行干预的声音波形如图9所示。言语技能干预训练可以帮助用户全面掌握正常的重音、语调和节奏等言语韵律特征。例如，根据用户言语韵律障碍类型和严重程度的不同，以及呼吸支持、构音语音等方面能力的不同，在进行言语技能干预训练的过程中，选择并播放不同句长的语音材料，让用户通过听觉和视觉双通道体验语音材料所蕴含的不同韵律转换过程，进而逐步诱导用户完成类似的韵律转换。其中，句长范围为从2个字到十数个字不等。
[0041]如图2所示，本发明的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预方法包括以下步骤:
[0042]步骤一:采集韵律数据；步骤二:计算韵律数据的参数值；步骤三:将参数值与韵律数据的标准数值范围进行对比，若参数值在标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若参数值低于或高于标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型；步骤四:根据言语障碍类型进行重读干预。
[0043]优选地，还进一步包括步骤五:根据多次采集到的多个韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。
[0044]以下通过实施例1与实施例2对言语障碍的测量过程进行进一步描述。
[0045]实施例1:言语障碍语调测量
[0046]本实施例中，被测对象为一名5岁的儿童发出的语音数据，采集装置I采集该语音数据的韵律数据，计算装置2对其韵律数据进行计算，得到其声学类参数中基频标准差为20Hz,电生理类参数中基频-EGG为250Hz，`即得到韵律数据的两种参数值。判断装置3根据标准范围中基频标准差的范围为30-55HZ，基频-EGG的范围为280_370Hz。从而判断存在言语障碍，且言语障碍类型为语调不显著。
[0047]实施例2:言语障碍重音测量
[0048]本实施例中，被测对象为一名6岁的儿童发出的语音数据，采集装置I采集该语音数据的韵律数据，计算装置2对其韵律数据进行计算，得到声学类参数中重音音节的基频范围为232-296HZ，电生理类参数中接触率为42%，即得到韵律数据的两种参数值。判断装置3根据标准范围中重音音节的基频范围应为254-368HZ，重音音节的接触率为50% -70%，从而判断存在言语障碍，且言语障碍类型为重音不显著。
[0049]实施例3:重读干预
[0050]本实施例中对实施例1中的用户进行重读干预为例，对本发明重读干预过程做进一步说明:
[0051]上对于一名存在语调障碍的用户，其初始的基频标准差为20Hz。首先对该用户进行音乐干预训练，音乐干预训练持续15分钟，诱导用户掌握语调的变化。然后进行重读干预训练，重读干预训练持续20分钟，选用慢拍结构干预针对其语调不明显进行针对性的干预。最后进行言语技能干预训练，言语技能干预训练持续25分钟，每次合计训练I小时。经过7次干预训练之后，再次利用采集装置采集韵律数据，并通过计算装置2计算其基频标准差，测得的基频标准差为31Hz，通过监控装置5发现相较于之前提升了 11Hz，患者的语调障碍得到明显地改善。
[0052]监控装置主要是利用言语韵律障碍干预过程中对存在言语障碍的韵律参数进行定期测量以监控康复效果，以便及时调整干预训练策略，主要利用检验分析和单一被试技术进行追踪测量。图10显示的是一实施例中监控装置测量的数据结果的示意图，其中对参数定期测量结果的检验分析包括自相关检验，显著性检验和回归分析。通过自相关检验来验证测量结果的有效性，过显著性检验来验证干预训练前后测量结果的差异性，通过回归分析来验证测量结果的变化趋势。
[0053]本发明 的保护内容不局限于以上实施例。在不背离发明构思的精神和范围下，本领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中，并且以所附的权利要求书为保护范围。
【权利要求】
1.一种基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，包括: 采集装置(I)，其采集韵律数据； 计算装置(2)，其通过计算韵律数据得到参数值； 判断装置(3)，其将所述参数值与所述韵律数据的标准数值范围进行对比，若所述参数值在所述标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若所述参数值低于或高于所述标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型； 干预装置(4)，其根据所述言语障碍类型进行重读干预。
2.如权利要求1所述的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，所述采集装置(I)包括单向麦克风和电声门图仪。
3.如权利要求1所述的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，所述采集装置(I)采集得到的韵律数据包括声学类参数和电生理学参数。
4.如权利要求1所述的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，所述声学类参数包括音调变化率、平均言语基频、言语基频标准差和基频范围。
5.如权利要求1所述的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，所述电生理学参数包括噪声能量、接触率和接触幂。
6.如权利要求1所述的基于实施韵律多维建模的言语障碍重读干预方法，其特征在于，所述言语障碍类型包括:重音和语调不显著、停顿异常和时长异常。
7.如权利要求1所述的基于实施韵律多维建模的言语障碍重读干预方法，其特征在于，所述干预装置(4)执行的重读干预包括音乐干预训练、重读干预训练和言语技能干预训练。`
8.如权利要求1所述的基于实时韵律多维建模的言语障碍重读干预系统，其特征在于，进一步包括:监控装置(5)，其根据多次采集得到的多个韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。
9.一种基于实施韵律多维建模的言语障碍重读干预方法，其特征在于，包括以下步骤: 步骤一:采集韵律数据； 步骤二:计算所述韵律数据的参数值； 步骤三:将所述参数值与所述韵律数据的标准数值范围进行对比，若所述参数值在所述标准数值范围内，则表示不存在言语障碍；若所述参数值低于或高于所述标准数值范围，则表示存在言语障碍并判断存在的言语障碍类型； 步骤四:根据所述言语障碍类型进行重读干预。
10.如权利要求4所述的基于实施韵律多维建模的言语障碍重读干预方法，其特征在于，进一步包括步骤五:根据多次采集得到的多个韵律数据的前后差异监控言语障碍的康复效果。
【文档编号】A61F5/00GK103505313SQ201310439664
【公开日】2014年1月15日 申请日期:2013年9月24日 优先权日:2013年9月24日
【发明者】黄昭鸣, 万勤 申请人:泰亿格电子（上海）有限公司