基于声嵌合技术的双模式助听儿童声调感知特征研究

发布时间：2020-11-19 13:01

　　汉语声调起到表意的作用,相比于非声调语言需要提供更多的时域线索。研究表明,时域线索中的时域精细结构对声调感知起到主导作用。人工耳蜗植入儿童的声调感知能力存在缺陷,这种缺陷可能源于人工耳蜗无法为其提供充足的时域精细结构线索。双模式助听作为一种可以提升人工耳蜗植入儿童的声调感知能力的方法,其优势是否来源于助听器侧提供了更多的时域精细结构线索。本研究将利用声嵌合技术实现对这一假设的验证,具体研究内容如下:1.声嵌合技术的实现与健听成人对声调时域线索感知中的验证声嵌合技术主要是提取时域线索中的时域包络和时域精细结构,再将其交叉互换形成嵌合声,这一项技术可用于探索人耳对声信号中时域线索的感知能力。本研究利用MATLAB编程实现了声嵌合技术,并通过健听成人的声调识别测试验证了声嵌合技术的有效性。结果显示,健听成人依靠时域精细结构感知声调的平均识别率为89.25%,与前人的研究结果一致,说明本研究工具可靠、有效。2.基于声嵌合技术的双模式助听儿童声调感知特征本研究将声嵌合技术应用于声调识别测试,探究听障儿童在不同助听模式下对声调中时域线索的感知特征。首先,安静条件下,听障儿童更多地依靠时域精细结构来辨识声调,双模式助听相比于单侧耳蜗在依靠时域精细结构的识别率上提升了13.98%(p0.01)。其次,在噪声环境下,双模式依靠精细结构辨识声调的能力仍显著优于单侧耳蜗,识别率提升了16.47%(p0.01)。研究结果表明,不论在安静还是噪声条件下,双模式助听均可以帮助听障儿童获取更多可用的时域精细结构线索。然后,本研究探讨了双模式助听所带来的听障儿童对时域精细结构线索把握能力的提升,是否为其声调识别做出了贡献。研究结果发现,噪声下双模式助听的声调识别能力相比单侧耳蜗提升了13.56%(p0.01),其提升幅度接近于前述依靠精细结构线索识别声调提升的幅度。结果表明,听障儿童通过双模式助听所获得的精细结构线索,帮助其提高了声调识别能力。此外,本研究还发现双模式助听只提高了听障儿童对女声声调的识别能力(p0.05);并且在单侧耳蜗条件下,听障儿童识别男声声调倾向于依靠时域包络线索,识别女声声调倾向于依靠精细结构线索;通过皮尔逊相关检验可知,在双模式助听条件下,听障儿童把握精细结构线索的能力提升与识别女声声调的能力提升之间也呈中度相关(r=0.646,p0.01)。该结果提示了听障儿童识别女声声调更依赖于精细结构线索。本研究的创新之处主要体现在以下几个方面:1.本研究实现了声嵌合技术,将其应用于双模式助听儿童汉语普通话声调感知领域;2.基于声嵌合技术探索了双模式助听在声调感知中的优势部分来源于助听器侧提供更多的时域精细结构线索,为双模式助听方式的临床推广提供了有力证据;3.探索了安静与噪声条件对双模式助听儿童声调时域线索感知的影响,发现噪声下双模式助听依然可以为听障儿童提供更多可用的精细结构线索,为改善听障儿童噪声下声调识别提供了依据。
【学位单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R764.5
【部分图文】：

波形,精细结构,包络,时域

)表示。为了更直观的看出包络和精细结构的变化，可参见图1-1。如图所示，A表示语音信号随着时间变化的原始波形。 B表示叠加在原始语音信号上的包络（即红色部分），可见包络的波形变化与原始语音信号的变化一致。 C表示语音信号经200Hz低通滤波后由希尔伯特变换所得解析信号的余弦值，即为时域精细结构。值得注意的是，时域精细结构显示随时间没有波动，而包络显示随时间缓慢波动。图 1-1 原始信号分解出的时域包络与时域精细结构（1-1）

声调识别,声调,线索,双模式

研究背景噪声对双模式助听儿童把握声调时域线索的能力的影响。次，将双模式助听儿童在声调时域线索感知中的特征与其声调识别的能力进行较，对比这两种能力之间的关系。本研究的第一部分为声嵌合技术的MATLAB程序实现及该技术在健听成身上的验证，检验该技术的有效性，并根据健听成人的实验结果来设定听障儿测试程序的实验参数，主要包括通道数的确定。本研究的第二部分基于研究一声嵌合技术所开发的声嵌合声调识别测试，利用安静条件下的声嵌合声调识别试，探究听障儿童在两种不同的助听模式下对声调时域线索的感知能力；利用声条件下声嵌合声调识别测试，对比安静条件下与噪声条件下双模式助听儿童声调时域线索感知的异同点；其次再利用噪声下的声调识别测试考察双模式助儿童对声调的感知能力，并与其对声调时域线索的感知能力进行比较。研究框如图 1-2 所示。

原理图,原理图,精细结构,包络

第二章声嵌合技术的实现与验证第一节声嵌合技术的程序实现声嵌合技术的原理声嵌合（Auditory Chimaera）技术是在 2002 年由 Smith 等人开要原理如下。首先，利用希尔伯特变换分别提取一对原始声信号（1和精细结构。其次，再把 1 的包络与 2 的精细结构交叉互换，合成那么，另一个嵌合声则来自 1 的精细结构与 2 的包络。被试听取两合声，判断听到的是 1 或者是 2。从而，研究者可以判定是包络还定被试的识别。此技术可用于研究时域包络和时域精细结构在语音知等领域各自所起的作用。其原理如图 2-1 所示。
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