噪声下言语识别能力评估*

任寸寸　综述　　刘莎　审校



·综述·

噪声下言语识别能力评估*

任寸寸1综述刘莎1审校

网络出版时间：2016-2-116：18

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/42.1391.R.20160201.1618.004.html

噪声下的言语理解和交流能力对日常生活中人与人之间的交流非常重要，听觉感知和言语识别是噪声下言语理解的基础。听觉感知是一个复杂的过程，需要积累足够的知识和言语处理技能，而言语识别是听觉感知中获取信息必不可少的组成部分。由于实际聆听环境存在各种噪声，因而噪声环境下的言语识别能力评估能够更真实客观地反映实际聆听效果。多年来，噪声下言语识别能力研究一直受到相关学者的广泛关注，二十世纪初问世的第一张英文辅音测听词表是用于电话通道质量测评，后来Fletcher等在贝尔实验室录制听力测试材料的目的是测试电话线路清晰度。随着听力诊断干预技术的蓬勃发展，噪声下言语识别能力评估逐渐被用于测试听力损失患者在日常生活中的交流困难程度，同时也能够用于快速有效地预测和评估助听装置在噪声下的言语提取分析能力[1,2]。虽然噪声下言语测试起步相对较晚，影响因素众多，具有很大的挑战性，但其在临床应用中的价值不可忽视。本文将重点阐述噪声下言语识别能力评估在临床工作和科学研究中的重要意义，对其众多复杂的影响因素进行分类探讨，概述国内外成人和儿童噪声下言语识别测试的发展。

1噪声下言语识别能力评估的意义

日常的聆听环境中，多数的信息获取是在一些不可避免的背景噪声下提取言语信息的过程，而临床上评估患者听觉能力的最主要方法为纯音听阈测试，纯音测听能够定量测试患者对言语声中倍频程频率点的听觉敏感度，但却不能反映患者真实的言语识别能力。临床上对患者的言语交流能力进行评估时常用安静环境下的言语测听，实际上噪声下的言语测试更贴近日常的聆听环境，能够更真实可靠地反映听力损失患者在日常交流中的困难程度。但2003年的一项研究表明，使用噪声下言语测试对患者的言语理解能力进行评估的听力学家还不到一半[3]，其认为噪声下言语测试之所以没有成为常规听力学评估项目的原因可能有以下几点：第一，与安静环境下言语测听相比，噪声下言语测试的正常参考数据较少，并且目前临床可用的标准化噪声下言语测试材料较少；第二，听力学教育中更重视安静环境下言语测听技术的学习，而对噪声下言语测试技术关注较少；第三，虽然助听技术发展迅速，但听力学家还未接受在听力学评估项目中需要增加噪声下言语测试；最后，噪声下言语测试会增加评估所用时间仍是一个主要原因。

虽然噪声下言语测试的临床推广非常困难，但其却是听力学评估项目中的重要组成部分。首先，听力损失患者最常抱怨的是噪声下的言语理解力降低，给日常的工作生活交流带来极大的困扰；第二，随着电子技术的发展，助听器和人工耳蜗等助听装置对轻中度到重度极重度耳聋患者带来了拯救性的改善，但对患者噪声下聆听的帮助仍有待进一步提高，噪声下言语测试结果能够为患者助听装置的放大策略提供重要信息；第三，噪声下言语测试结果可用于患者咨询，例如向患者解释应对助听装置在噪声环境下的获益保持合理的期望值。儿童耳聋患者噪声下言语识别能力是一个动态的发展过程，佩戴助听装置的儿童，助听装置的辅助效果对其学习发展有很大影响。人工耳蜗植入和助听器佩戴儿童的听觉言语康复过程均在安静环境下进行，而进入正常幼儿园或正常小学时其所处的声音环境往往比较嘈杂，能否在背景噪声下达到较好的言语识别，从而适应新的学习环境都必须进行噪声环境下言语识别能力的评估。所以无论是对成人还是儿童，噪声下的言语测试在预测和评估助听器及人工耳蜗等助听装置的实际应用效果时发挥着不可替代的作用。因此，模拟日常生活环境中的背景噪声下的言语识别测试在临床和科研工作中都具有重要的意义。

2噪声下言语识别的影响因素

影响噪声下言语测试的因素有很多，大体分为受试者的内部因素和测试相关的外部因素两大类。

2.1受试者自身的因素言语测试包括背景噪声下的言语识别测试均为主观性测试，需要受试者的主动配合，影响测试结果的受试者内部因素主要有受试者听力损失程度、年龄、语言、听觉处理能力和认知水平等。

2.1.1听力损失性质听力损失对言语理解的影响表现在阈值移动和声音成分失真两个方面。阈值移动指受试者的听阈偏离正常值范围，导致听到的声音强度变小，能够通过纯音测听来定量[3]，并且可通过提高输入声音强度来补偿，如佩戴助听器等助听设备。单纯的阈值移动会使患者听到的言语声和噪声强度同时降低，故患者在进行噪声下言语识别时听觉系统接受的信噪比不受影响。声音成分失真则会影响言语清晰度，最初表现在噪声环境下，但最终也会影响安静下的言语理解度。如大多数传导性听力损失患者的言语识别-强度曲线(performance-intensity function，P-I曲线)只是单纯的右移，故通常在声音强度提高时能够获得理想的言语识别率。但耳蜗或者听神经受损患者的P-I曲线不仅右移而且坡度变缓甚至出现回跌现象，说明感音神经性听力损失不仅会造成信号强度降低，还会造成声音成分失真，导致听觉辨别力降低。

2.1.2年龄年龄与外周以及中枢听觉系统有关，许多言语感知相关的功能和处理都与年龄有关。在美国，30%的65岁以上成人都有听力损失，40%～50%的75岁以上成人有听力损失。2006年第2次全国残疾人抽样调查数据表明我国听力残疾人的总数已经达到2 780万人，而超过60岁以上的听力残疾人占74%[4]。van Rooij等[5, 6]研究显示，高频听力损失对老年人的言语感知能力的研究结果影响较大，而其他因素如反应缓慢和记忆容量降低等影响较小。Barrenas等[7]研究了听力损失和年龄对安静和噪声下的言语识别得分的影响，发现听力正常时年龄对言语识别得分没有影响，但在有听力损失时年龄对其影响显著。在开发噪声下言语测试时所使用的听力正常受试者的年龄不影响结果，但是在临床使用阶段，患者的年龄可能和听力损失有交互作用从而影响测试结果。此外儿童有限的学习经验和认知能力也会使其噪声下的言语识别能力下降。儿童的听觉系统和听觉感知能力的发展可能是噪声下言语识别随年龄提高的部分原因。低龄儿童不能应用所有的感觉信息因此比大龄儿童需要更高的声音强度和频率，听觉中枢持续发展直至青少年时期，对音位对比感知、音位识别、噪声下言语感知、选择性注意和语义文本的应用能力都在不断提高[8]。

2.1.3语言记忆对语音信息的存储和应用对于理解句子非常重要[2]。语言能力受限制的人群言语测听的表现可能受影响，包括婴儿和儿童、长期听力损失导致语言功能障碍的患者、中枢延迟患者和失语症等。第二语言获得的年龄对噪声下言语识别也有影响，因为双语获得较晚的人在言语理解时需要更好的信噪比[9]。研究显示双语聆听者第一语言的噪声下言语识别能力高于第二语言[10]，提示在解释噪声下言语识别结果时应考虑语言能力、是否为母语以及熟悉度等因素。

2.1.4听觉处理能力中枢听觉损害会影响言语理解力，尤其是在聆听条件比较困难、信噪比低的情况下[11]。语言学习障碍的儿童和中枢听觉系统损害的患者会表现出听觉处理困难[12]。另外，神经性疾病、神经手术、脑手术等都会造成听觉处理障碍。

2.1.5认知能力2000年的一项研究显示认知能力对噪声下言语识别测试的影响仅次于听力损失[13]。工作记忆测试能更有效的预测噪声下言语识别能力。句子材料的文本冗余度为正确识别言语提供了重要线索，在“由上而下”的听觉处理过程中起至关重要的作用。然而，一些聆听者由于认知能力有限不能完全利用冗余信息，例如儿童相对成人来说不能很好的利用文本来理解言语[14]。

2.2测试相关的外部因素准确的言语感知过程需要整合言语信号的声学线索(如测试信号和噪声的频谱)和文本线索(如词语熟悉度、句子复杂度和词频)，故对言语感知测试材料的类型、噪声下理解度的同质性、噪声类型等因素都需要仔细考虑。同时噪声下言语识别测试过程中也存在很多影响因素，主要包括测试环境声学特性、给声者、给声强度、反应方式、计分方式等。

2.2.1测试材料类型包括句子和词两大类，测试材料的选择对测试结果影响非常大。由于文本线索对噪声下的言语识别影响甚大，言语信号中的文本线索越多，聆听者对声音信号声学特性的依赖性越低[2]。而句子材料的文本冗余信息相对单个词语要多，在测试过程中受试者更容易依靠现有的知识对测试内容进行猜测，但句子的识别更接近于日常的聆听环境，所以句子和词语作为测试材料各有优缺点，在言语识别测试中的应用都相当广泛。

2.2.2噪声下理解度的同质性噪声下理解度的同质性也是测试材料的另一个影响因素，难度相当的材料才能获得一致的测试结果，从而准确反映聆听者能力的改变。Stockley[15]研究显示，NU-6词表对正常听力和听力损失的聆听者在安静条件下的难度是等价的，但在噪声下却不等价，提示噪声下的言语识别测试材料须在背景噪声下对其同质性进行评估[16]。

2.2.3噪声类型 噪声下言语识别测试所选用的噪声应该频谱稳定且能最大程度模拟日常聆听环境中的噪声。在实际研究工作中，常选择言语谱噪声(speech spectrum-shaped noise，SSN)[17]或多人谈话噪声(babble noise，BN)[2,18]。言语谱噪声是对白噪声进行滤波处理后获得，其频谱范围能覆盖大多数的言语频率，应用较为广泛[19]，经常用于准确性较高的阈值测试，能够排除言语和噪声频谱之间的随机误差，保证各频率的信噪比(signal noise ratio，SNR)大体相等，但与实际聆听环境中的噪声仍有差异。多人谈话噪声是由多名播音员的单轨音频资料混合至多轨合成，其语谱与言语长时平均频谱(long-term average speech spectrum, LTASS)相似，更接近日常环境中的噪声，但存在掩蔽释放(masking release)效应[20]，聆听者能够利用背景噪声中的言语间隙来察觉言语线索，所以正常听力成人波动性噪声下的言语识别表现和言语识别阈都比稳态噪声下好[21]。但是儿童以及感音神经性聋或人工耳蜗植入患者在聆听过程中不能很好的利用这种波动性噪声的间隙提高言语识别，因此与稳态噪声下相比波动性噪声下言语识别表现更差[21, 22]。

2.2.4测试环境的声学特性声场中的噪声下言语测试会受密闭空间的混响等因素影响，从而降低噪声下言语理解度。当噪声与言语声在空间分离状态时，正常听力受试者言语识别阈可有10 dB SNR的变化，即当言语声和噪声在相同方位时识别阈最差，而言语声来自受试者的正前方、噪声来自受试者左侧或右侧(90°方向)时识别阈最好[23]。排除测试环境声学效应影响的最佳方法是在耳机下进行测试，言语和噪声的声源位置都通过耳机的数字滤波器进行处理。但耳机不能用于佩戴助听器或人工耳蜗植入等受试者，故在特定的噪声下言语识别评估时应考虑声场环境的混响因素。

2.2.5给声者测试过程中播音员的声音质量、性别、方言和语速等也会影响言语测听的结果，所以不同播音员给声的测试结果的比较应该谨慎。因此，建议使用预先录制的材料。数字化录音可通过调整言语信号的强度，排除部分不稳定的信号[17]。

2.2.6给声强度任何旨在评估受试者言语识别能力的测试都必须防止天花板和地板效应[24]，自适应的调整给声强度可有效避免天花板和地板效应，即给声强度由上一个测试项的给声强度和受试者的反应来决定；此外，自适应方法也可集中观察感兴趣的区域[25]。在调整信噪比(SNR)时有研究者保持噪声强度不变而调整言语强度，而另一些研究者则保证言语强度恒定而根据受试者反应改变噪声强度，将信号和噪声通过耳机单耳给出时发现两种调整方法之间没有差异[22]，所以当通过耳机给声时，研究者可以选择这两种方法中的任意一种。然而如果测试在声场下进行，并且噪声和言语空间分离时，需考虑头影效应(head-shadow effects)。有研究显示噪声声强和句子的文本线索之间有显著关联，文本线索在SNR为0 dB时对结果的影响比SNR为10 dB时要大[26]。

2.2.7反应方式一般分为开放式的听说复述和闭项式指认。多数成人及大龄儿童一般采用开放式的反应方式，而低龄儿童以及不具备开放式听说能力的听力损失受试者采用闭项式指认。开放式反应要求受试者重复或写下所听内容[24]。需注意的是，闭项式反应方法测试的结果本身含有机会值成分，例如一个四选一的闭项式测试，机会值为25%，即受试者得分必须大于25%的机会值才有意义。

2.2.8计分方法一般分为按整句、整词和音位计分的方法。整句计分方法多应用于测试识别阈值的自适应方法[27]，由于其高效省时的特点在临床中被广泛应用。以词语计分比整句计分能够获得更多的信息，更详细的体现受试者的聆听能力，但是其局限性也在于对受试者聆听能力的体现不够具体，尤其是使用短句时，例如对英文多音节词语来说，受试者将单复数混淆这样的小错误都对结果影响很大。解决的方案是使用音位计分，可以获得每个句子非常详细的信息。另外，受试者对于多音节词语的微小错误不会影响句子的主要内容。例如在(hearing in noise test, HINT)开发阶段，按整句计分取代了以词语计分的方法，但是允许一些微小的错误，例如a/the或者are/were。

3成人噪声下言语识别

1947年，Hudgins等设计了PAL-8听力测试表，用来评估受试者在噪声中的语句识别能力，测试时以单项选择的形式，四句为一组，给声强度逐组减低4 dB，获取受试者噪声下言语识别的最低信噪比[1]。1977年，Kalikow等编制了噪声下言语感知测试表(speech perception in noise test, SPIN)，该测试材料包含了10张句表，每张表中有50个句子，句长为5～8个词，仅以每句最后一个词作为测试项目，每表中一半测试项目具有高预测性，即可从句子上下文中预测出来；而另一半则为低预测性，即无法借助上下文线索加以预测；该测试由一个男声在12人的多人谈话噪声下给声[2]；随后1984年Bilger等在临床上对SPIN测试的信度效度进行验证[28]。Fikret-pasa 在1993年为研究压缩比对言语理解度和声音质量的影响而开发了噪声下言语测试(speech in noise, SIN)，以360个句子作为给声信号，四人谈话噪声作为竞争噪声，最终开发出不受音位平衡限制的9张句表，每张表中包含40个句子；Ruth等在2000年又对SIN测试表间等价性和复测信度进行了验证[29]。由于传统的固定信噪比的测试总是存在天花板和地板效应，而且根据正确重复单个词给分会降低临床测试的有效性，因此，1994年，美国House耳研究所开发了噪声下言语听力测试(hearing in noise test, HINT)[17]，该测试有25张词表，每张词表10个句子。HINT测试与传统的在固定信噪比下评价言语可懂度的方法不同，采用了一种自适应调整信噪比的测试方法，该方法能够根据受试者的反应即时调整信噪比；这种测试方法得到的言语接受阈定义为聆听者能听懂50%言语时的信噪比，该方法能够避免测试过程中经常遇到的天花板和地板效应。2004年Killion等对SIN测试进行了缩短改进，即Quick-SIN，以解决言语测试所需时间过长的问题[30]；该测试包含12张等价的词表，每张表6个句子，每个句子之间信噪比不同；Quick-SIN能在一分钟内快速获得患者的信噪比损失，大大缩短了测试时间，提高了临床可操作性。2012年Spahr等开发了AzBio语句材料，其中15张句表可用于临床对听力损失和人工耳蜗植入者进行评估[31]。

在我国，1985年顾瑞发表了《交错扬扬格词试验和竞争语句试验：测试材料的编录和正常值》，1988年蔡才根发表了《汉语竞争句测试及其应用》，1990年张华编写了汉语最低听觉功能测试(MACC)[32]，考虑到汉语句子中有不少语气词出现在句末，采用让受试者听全句，按回答正确的关键词数评分。这项测试可看作是噪声环境下理解连续言语的测试，而不仅仅是噪声下的单音节词测试。2007年由美国House耳研究所、香港大学和北京市耳鼻咽喉科研究所合作编制的中文版噪声下言语听力测试(Mandarin hearing in noise test，MHINT)，其主要目的是测试汉语普通话人群的噪声下语句言语识别阈值。MHINT可用于安静和噪声环境的测试[33]。陈艾婷等从嘈杂语噪声下的普通话儿童短句库中抽取句子开发出普通话版噪声下言语识别速测表，并对其进行了等价性分析[34]。张华等2012年参考英文版Quick-SIN的编制原则开发了普通话噪声下快速言语测试材料(M-Quick SIN)，该测试材料针对初中以上文化程度成人，能在较短的时间内获得患者噪声下的言语理解情况[35]。

4儿童噪声下言语识别测试

儿童言语感知能力时刻在发展，随年龄增长噪声下言语识别能力不断提高的过程非常复杂。首先，低龄儿童的听觉阈值比大龄儿童和成人高；第二，低龄儿童的学习经验有限，他们在噪声下理解言语时更加困难；最后，言语识别研究所使用的测试材料可能并不适合低龄儿童。Fallon等对5岁、9岁和11岁三组儿童以及成年组进行了闭项式言语感知测试，结果显示儿童比成人要求更高的信噪比[36]。安静环境下单音节名词的识别在10岁时达成人水平，但是在没有上下文信息时，噪声对言语理解度的影响在大龄儿童中更明显。噪声下无意义音节的辅音识别在10岁到成年之间一直处于持续发展阶段[37]。Johnson等研究显示成人及10～12岁的儿童噪声下言语能力均比5～7岁的儿童好，他认为可能与感觉信息、语音学的应用和认知能力发展等因素有关[38]。Elliott等用预测度高低不同的句子在不同信噪比下研究9～17岁儿童的言语感知能力，发现文本线索可以帮助儿童辨别多人谈话噪声下的词语[39]。在高文本信息下言语识别表现大龄儿童比低龄儿童好，其推测是由于大龄儿童对言语规则等知识掌握较好。Talarico等调查了6～16岁儿童在言语谱噪声下认知能力和音位辨别之间的关系，结果提示儿童的听觉系统和听觉感觉能力的发展能够部分解释噪声下言语识别能力的提高[8]。Leibold提出儿童比成人需要更大的信噪比，听力损失儿童则比正常儿童需要更高的信噪比[19]。听力损失儿童在竞争噪声下言语理解较为困难的原因仍需进一步研究。Yang等使用SPIN测试材料对人工耳蜗植入儿童和助听器配戴儿童在两种信噪比条件下(10 dB和0 dB)进行测试，结果显示两种SNR条件下人工耳蜗植入儿童比助听器配戴儿童表现好，噪声强度和句子文本之间显著关联，文本线索能够提高听力损失儿童在噪声条件下的理解度[26]。

对儿童以及人工耳蜗植入儿童言语感知能力的评估一直是学者们关注的重点，由于儿童在噪声下言语识别能力与成人有较大差距，故不能简单的用成人的测试工具对儿童进行评估。Jerger等早在1980年便开始关注儿童噪声下的言语识别，其研究结果揭示生理年龄为3岁的听力正常儿童已经体现出噪声下词汇和语句的提取能力，并以此开发出儿童言语理解力测试(pediatric speech intelligibility test, PSI)[40]。PSI采用闭项式测试方法，包括词汇和语句两项识别内容，主要用于3～7岁尚不具备开放式交流能力的儿童。1996年Nilsson等依据成人HINT测试原则，取材于英文BKB语句材料，率先开发出英文版儿童HINT (hearing in noise test for children, HINT-C)，随后Laroche等开发出法文版儿童HINT[41]。此外有很多学者应用成人噪声下言语测试材料对儿童在噪声下提取词汇信息的能力进行了大量研究[42]。

在我国，国内众多学者根据国外对儿童言语识别能力的研究，针对汉语普通话儿童的特点相继开发了一系列儿童噪声下言语识别能力测试材料。如，郑芸等开发完成汉语普通话儿童言语理解力测试(Mandarin pediatric speech intelligibility test, MPSI)，可用于2～5岁听障儿童早期闭项式言语能力的评估[43]；郗昕等从4～5岁汉语儿童的言语材料库[44]中获得句子，开发了噪声下普通话儿童HOPE短句识别表[45]，之后又建立了一组多人谈话噪声下的句子，开发形成了中文版BKB-SIN测试。两项测试均采用4人交谈的混叠噪声，可较好地模拟日常环境中的嘈杂场景，能同时适用于儿童及成人人工耳蜗植入者、助听器使用者及听处理障碍人群的评估；Wong等针对6～14岁儿童，开发出普通话版(Mandarin hearing in noise test for children, MHINT-C)和广东话版(Cantonese hearing in noise test for children, CHINT-C)儿童HINT[46]。张宁等通过MHINT-C对人工耳蜗植入儿童的言语识别能力进行评估，结果提示人工耳蜗植入儿童在噪声环境下的言语识别显著滞后于听力正常儿童[47]。专为儿童设计开发的普通话儿童词汇相邻性测试引入多人谈话噪声和言语谱噪声后的研究显示，3～6岁正常听力儿童在噪声下的词汇提取仍受词汇学因素影响显著，并且多人谈话噪声比言语谱噪声的掩蔽效应更明显[48]。

5展望

综合国内外言语识别研究现状，目前需开发出更多的有针对性的噪声下言语测试材料，以适应不同目的、不同患者以及不同国家和地区对噪声下言语识别测试的应用和研究，同时期望通过更多的接近真实聆听环境的测试材料揭示听觉感知、言语理解以及噪声下词汇提取的特征性规律，研究听力正常和听力损失儿童包括配戴助听器和人工耳蜗植入儿童听觉言语能力的发展过程，同时为助听器、人工耳蜗等助听装置的降噪处理提供相应的理论基础。

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(2015-06-17收稿)

(本文编辑李翠娥)

【中图分类号】H018.4

【文献标识码】A

【文章编号】1006-7299(2016)03-0291-06

DOI：10.3969/j.issn.1006-7299.2016.03.019

*国家自然科学基金(81170916、81300838)资助

1首都医科大学附属北京同仁医院耳鼻咽喉头颈外科学教育部重点实验室(首都医科大学)(北京100730)