视力障碍大学生在安静环境和噪声环境下的言语识别能力研究

刘晴 张小燕 张观珠 于慧柠 郑体花 郑庆印

1 前言

言语测听是一种将言语声作为声刺激信号测量被试的言语听力阈值和言语识别能力的常规听力学检测方法。它能够反映声刺激信号从外耳到中枢整个听觉传导通路的实际情况；还涉及中枢听觉系统对于言语声音信号的分析、加工和处理能力，弥补了纯音测听不能作为评估言语交流能力的缺陷。言语测听结果在评价言语听觉能力、助听器验配和植入人工耳蜗后的康复效果和判断伪聋等方面发挥着重要作用[1]。

言语测听按照测试环境的不同，分为安静环境下言语测听和背景噪声环境下的言语测听两种测试类型。由于人们大多数的工作和学习都处于一个动态变化的环境中，背景噪声下的言语测听能较准确地切合人们日常生活的实际情景。因此，它所测得的言语听觉能力比在安静环境下的测试结果更接近于日常所处聆听环境的实际言语听力情况[2]。

大量的研究证明，视力障碍人群的听觉能力优于正常视力人群。视力障碍人群听觉注意力的稳定性明显优于正常视力人群[3]；视力障碍儿童对于纯音的鉴别能力明显优于正常视力儿童[4]。然而，关于视力障碍人群听觉能力方面的相关研究多采用纯音作为测试信号，但纯音信号即单一频率的声音并不能很好地切合日常实际生活情景下人们所接触到的声音信号。语言是人类特有的表达情感、交流思想、传达信息的工具，在日常生活中，能否听懂言语声是判断听功能状态的主要指标[5]。Hugdahl[6]等采用元-辅音节作为刺激声音信号，证实盲人对于言语声刺激的听觉处理能力明显优于正常人群。然而，采用汉语普通话作为刺激声信号对视障人群进行听觉识别能力研究鲜有报道。本研究采用言语信号对视力障碍大学生和视力正常大学生的言语识别能力进行测试，比较两组人群对言语声的听觉敏感性和在噪声下的言语识别能力，为更好地认识视障人群的听觉能力提供实验依据。

2 资料与方法

2.1 临床资料

本次实验共选取40人，分为两组。一组为视力正常组（含矫治），来自滨州医学院特殊教育学院听力与言语康复学专业，共20人，男生5人，女生15人，年龄19～21岁，平均年龄20.6±0.60岁；另一组为视力障碍组，来自滨州医学院特殊教育学院针灸推拿学专业，共20人，男生15人，女生5人，一级盲11人，二级盲9人，其中15人为先天性视力残疾，其余5人的视力残疾时长均在5年以上，年龄19～23岁，平均年龄21.2±1.40岁。两组被试年龄结构和教育水平相当，并且在测试期间均没有出现感冒等不适情况；外耳道和鼓膜均无异常，声导抗测试结果均显示为A型，纯音测试计算平均听力损失(0.5、1、2、4 kHz)均小于10 dB。根据测试结果选取被试者的相对好耳，共40耳。

2.2 实验仪器和测试条件

仪器采用双通道听力计GSI AudioStar Pro、头戴式耳机TDH-39P，所有测试均在标准隔声室内进行，测试环境本底噪声小于30 dB（A）。听力计内部的言语测试材料为汉语普通话单音节词表[7]和双音节词表[8]。测试总时长约为40～60分钟，测试分为两个阶段。第一个阶段在安静环境下对受试者进行纯音测听、言语识别阈测试以及言语识别-强度函数测试，得到相应的纯音听阈值，言语识别阈值以及言语识别率达到100%的言语级；第二阶段在噪声环境下对受试者进行言语识别率测试，得到其在五种信噪比条件下的言语识别率。第一阶段结束后给予被试合适的休息缓冲时间。

2.3 实验方法

2.3.1 纯音测试(pure tone audiometry， PTA) 被试佩戴好耳机后，给予被试者应答器，要求其听到声音后按下应答器。初始测试强度为30～40 dB，采用“降十升五法”进行测试，测试频率为0.25、0.5、1、2、4、8 kHz，给声时间1～2 s，给声间隔1 s，注意间隔不应有节律性，避免被试者掌握测试规律。直到被试者在某一测试强度下连续两次均做出相应反应，则认为该测试强度为被试者某频率的阈值。

2.3.2 言语识别阈（speech recognition threshold test， SRT）测试 测试材料选用普通话双音节词表，采用ASHA（1988）[9]推荐方法，初始级采用被试者0.5、1、2、4 kHz的平均纯音听阈以上40 dB的言语听力级，要求被试者复述所听到的检查项，若复述不出，则将言语级升高20 dB，直到被试者能够正确复述。通过调节GSI AudioStar Pro听力计的衰减器，以10 dB一档进行下降。每一言语级给与被试者两个检查项，直到被试者在某一言语级上的两个检查项均没有正确复述，那么测试的起始级为连续出现两次误判的言语级上10 dB，按照5 dB一档下降，每一档给予5个检查项，直到同一言语级上的5个检查项全部复述错误。最终得出言语识别阈（SRT）=测试起始级-复述正确的数目+2 dB(校正因子)。在测试过程中，允许被试者对于不肯定的词语进行猜测。

2.3.3 言语识别率（speech recognition score， SRS）为100%时的言语级测试 参考临床最大言语识别率测试方法，本研究测试材料选用普通话单音节词表，每一给声强度下测试40个单音节词，测试初始强度为言语识别阈，以2 dB一档增加给声强度，要求被试者复述所听到的检查项，直到被试者在某一给声强度下的检查项全部复述正确，那么将该言语级作为被试者言语识别率刚刚达到100%时所对应的给声强度。在测试过程中，允许被试者对于不肯定的词语进行猜测。

2.3.4 不同信噪比下言语识别率测试 测试材料选用普通话双音节词表，背景噪声选用言语噪声，根据被试者言语识别率刚刚达到100%时的言语级来进行信噪比设置，每一信噪比条件下测试25个双音节词，信噪比设定为0、+2、+5、+7、+10 dB。信噪比为0表明言语噪声的强度与言语识别率刚刚达到100%时的言语级相等，信噪比为+2、+5、+7、+10表明采用的言语噪声的强度比言语识别率刚刚达到100%时的言语级低2、5、7和10 dB。要求被试者复述耳机中播放的检查项，计算被试者在每一信噪比条件下的言语识别率。在测试过程中，允许被试者对于不肯定的词语进行猜测。

2.4 统计学处理

采用SPSS 19.0软件对数据进行统计学分析，其中纯音听阈、言语识别阈及言语识别-强度函数的测试结果用强度（dB HL）表示，背景噪声下的言语识别率测试用百分数(%)表示；前者测试数据采用t检验，后者测试数据采用混合方差分析，其中被试间变量为是否具有视力障碍（视障组和正常组），被试内变量为信噪比（信噪比0、2、5、7、10 dB）。

3 结果

3.1 视障组和正常组纯音听阈（PTA）、言语识别阈（SRT）及言语识别率100%的言语级结果比较

将视障组和正常组两组被试者测试相对好耳的纯音听阈结果、言语识别阈及言语识别率刚刚达到100%时的言语级进行统计学处理（图1），得到正常组的PTA的测试结果为3.05±3.99 dB HL，SRT的测试结果为12.4±4.50 dB HL；视障组的PTA测试结果为3.85±2.85 dB HL，SRT的测试结果为10.5±4.12 dB HL。统计得出两组被试者的PTA和SRT之间不存在显著性差异（P=0.47，P=0.17），表明视障组在PTA和SRT两种测试条件下的结果与正常组基本处于同一水平。在两组被试者言语识别率刚刚达到100%时的言语级测试中，正常组的测试结果为26.0±4.30 dB HL，视障组的测试结果为20.9±2.10 dB HL。两组被试者在此项测试中存在极其显著性差异（P=0.00＜0.01），表明视障组在言语识别率达到100%时所需要的言语级明显低于正常组，视障组对言语声的听觉敏感性明显优于正常组。

图1 视障组和正常组PTA、SRT和言语识别率为100%的言语级比较（dB HL）

3.2 视障组和正常组在5种信噪比下言语识别率比较

将视障组和正常组两组被试者在5种信噪比条件下言语识别率的测试结果进行统计学处理(表1，图2），得到视障组的言语识别率的均值分别为25%、36%、55%、69%和82%，正常组的言语识别率的均值分别为19%、33%、53%、62%和75%，并且随着信噪比逐渐增大，视障组和正常组的言语识别率都呈现逐渐增高的趋势，并且视障组的言语识别情况均好于正常组。重复测量方差分析结果显示是否具有视力障碍的主效应差异不显著（F=3.391，P=0.070）；信噪比的主效应差异有统计学意义（F=467.890，P=0.000），多重比较显示视障组和正常组在各信噪比之间的差异均具有统计学意义（F=1878.870），但信噪比和是否具有视力障碍之间的交互作用不显著（F=0.503，P=0.730）。

图2 视障组和正常组在5种信噪比条件下的言语识别率结果（%， ±s）

4 讨论

语言最主要的表现形式为言语，能否听得懂言语声中所携带的信息是判断听觉功能状态最有效的指标。言语测听即为检查被试者能否听得懂言语声及判断出不同类型言语声的一项重要的听力学检查项目。言语测听的形式较多变，背景噪声下的言语测听即在噪声环境下通过言语声音信号对于被试者言语听觉能力进行测查的听力学检查方法[10]。选取不同类型的背景噪声会对言语清晰度产生不同的影响。多人交谈声和言语噪声均可作为实际研究中的背景噪声，虽然两者均与实际生活中所接触的噪声有所差异，但由于言语噪声能够更好地保证在各频率点处的信噪比大致相同，所以本测试选取言语噪声[11]。背景噪声下的言语测听能够较好地模拟日常生活情境，更加准确地表述被试者在日常生活及社会交往中的听力情况。

本文主要从言语识别阈（SRT）、言语识别识别率为100%时的言语级和背景噪声下的言语识别率（SRS）3个方面对于视障组和正常组的言语听力情况进行测试分析。对于听觉正常的人群，P-I函数呈现“S”型，在一定给声强度范围内，言语识别率随着给声强度的增大而增大，上升至一定程度后趋于平稳达到最大言语识别率[12]。本实验测得视障组和正常组的SRT分别为10.5 dB和12 dB，另外参考P-I函数测试方法测试两组人群言语识别率刚刚达到100%时所对应的言语级，测试结果表明视障组和正常组的言语识别率刚刚达到100%时所对应的言语级均值分别为20.9 dB和26 dB，视障组所需要的给声强度明显小于正常组（P＜0.05）。以上结果表明在安静环境下视力障碍大学生对言语声的听觉敏感度明显优于视力正常大学生。另外，模拟日常生活情境，对两组进行噪声环境下的言语识别率测试，在不同信噪比条件下，视障组的言语识别率均值水平均高于正常组，发现随着信噪比的逐渐增大，两组的言语识别率都表现为明显增大，在不同的信噪比条件下视障组的言语识别率均高于正常组，但是两组之间未呈现显著性差异。

表1 视障组和正常组在5种信噪比条件下的言语识别率结果（%， ±s）

表1 视障组和正常组在5种信噪比条件下的言语识别率结果（%， ±s）

组别 例数 信噪比0 10视障组 20 26.00±10.17 36.00±12.09 55.00±14.97 69.00±9.56 82.00±5.83正常组 20 19.00±7.53 33.00±9.85 53.00±13.00 62.00±12.19 75.00±9.72 2 5 7

本研究对象为视障人群，对于存在感官障碍的人群，在日常生活中接触认识新事物时，由于缺失某项信息的输入，一方面，可能会造成其它感觉器官产生相应的代偿作用。如存在视力障碍的人群，由于视觉传导通路缺少了外界感觉信息的刺激，通常会更多的借助非视觉信息（听觉及触觉信息）来“补偿”大脑由于视觉信息缺失造成的脑部功能的变化，通常会造成脑部枕叶皮层的重组[13]。Kujala[14]等的研究发现视力障碍人群的视觉皮层参与听觉分辨；Hoover[15]等对于单眼视力人群的研究中发现，存在一定的视觉感官功能的缺失会引起一定的听觉器官的感知能力的增强。另一方面，感官障碍人群较正常人会更注重对其它感官的利用从而产生心理上的主观能动的“补偿”作用。黄海[3]等的研究表明，视力障碍人群在相同的测试条件下，即要求受试者在噪声环境下主动地去听取所给纯音的数量，发现视障组的听觉注意力及其稳定性要优于正常组。另外，Brigitte和Frank[16]等在研究中将语句作为声刺激信号，要求被试者判断所给语句是否具有意义，并且通过事件相关电位进行记录，其结果表明视障人群在言语声音信号的辨识与处理速度方面明显优于正常人群。本文参考P-I函数测试方法测试视障大学生言语识别率刚刚达到100%时所对应的言语级，发现视力障碍大学生对言语声的听觉敏感度明显优于视力正常大学生，推断长期视力缺失引起听觉系统的“代偿作用”以及测试过程中的主观能动性均是可能的原因。

针对视障人群的听觉能力研究，除了选择安静环境，背景噪声下的测试能够更加准确地表述被试者在日常生活中的听力情况。在Niemeyer[17]等在研究中，选取各18名被试作为视障组和正常组，并且加以事件相关电位做进一步记录与分析，发现在无背景噪声和存在背景噪声的情况下，视力障碍组的语句识别率情况均优于正常视力组。本文亦选取不同信噪比，针对两组进行噪声环境下的言语测试，发现随着信噪比的逐渐增大，两组的言语识别率都表现为明显增大，在不同的信噪比条件下视障组的言语识别率均高于正常组，但是两组之间未呈现显著性差异。通过与前人研究过程相比较可能存在以下原因：①前人研究中多选取语句作为测试材料，本文选取双音节扬扬格词作为测试材料，语句较扬扬格词相比更能接近人们在日常生活中接触的语言材料；②本研究选用的视力障碍人群的障碍时长不均一；③选用背景噪声的种类不同。Niemeyer等人的研究中选取的背景噪声为宽带噪声，属于白噪声中的一种，本研究所选用的为言语噪声，曹永茂等[18]人研究认为在背景噪声存在的条件下，言语噪声对于声音的掩蔽程度要优于白噪声；④本研究选取的样本量可能不够大，进而导致数据收集量不足。

综上，本文通过在两组被试者之间开展有关言语信号的听觉研究，发现在安静环境下视障组的言语听觉敏感性明显优于正常组以及在噪声环境下的不同信噪比条件下，视障组的言语识别率水平都高于正常组，但两组间的差异并不显著，证实了大脑存在的适应性行为以及后天主动学习的优势性。因此，在视力障碍人群的听觉言语康复过程中，要重视器官的生理性代偿作用以及神经的可塑性的情况，抓住“关键期”，及时、及早进行干预和康复学习，最大程度地利用自身的潜能，发挥主观能动性。造成视力障碍的原因及障碍持续的时间长短对听觉功能是否产生影响以及产生何种影响还需要大量的实验来加以论证；早期经历、不同的环境刺激因素以及学习经验的获得都会对大脑相关功能区的发展产生不同程度的影响以及产生怎样的影响亦需要大量的实验来进行探究。

致谢：感谢滨州医学院特殊教育学院沈双博士、杨影博士对于本论文在数据处理过程中给予的指导。