研究1:对痉挛型构音障碍脑瘫儿童汉语普通话声调听懂度的分析。目的:探讨痉挛型构音障碍脑瘫儿童与正常同龄儿童汉语普通话声调听懂度的差异,脑瘫儿童发声声调是否存在异常。方法:收集28位7-15岁痉挛型构音障碍脑瘫儿童和30位7-14岁正常儿童,进行汉语普通话声调听懂度的分析。结果:(1)两组受试者的年龄、性别差异无统计学意义(x~2=0.181,Z=-1.125,p>0.05);(2)3名评估者对58名受试者发声声调的听懂度结果的一致性好(Cronbach’s=0.931,ICC=0.907);(3)脑瘫组声调听懂度为75.70%±19.74%,正常组为93.31%±7.77%,脑瘫组(平均秩为58.78)比正常组(平均秩为114.31)低(Z=-7.319,p=0.000,p<0.001),发现脑瘫儿童总体声调听懂度较正常儿童明显下降。结论:发现痉挛型构音障碍脑瘫儿童的发声声调有异常,言语清晰度较正常同龄儿童明显下降,在对该类人群行康复治疗时,可对其控制发音声调相关肌肉运动进行康复训练,从而使脑瘫早期的言语学习得到改善,产生清晰、有效的语音模式。研究2:研究分析痉挛型构音障碍脑瘫儿童声调声学上基频的差异。目的:基于实验语音学,探讨痉挛型构音障碍脑瘫与正常同龄儿童声调语音声学上的基频差异。方法:用Praat软件提取受试者语音样本的基频数据,对其声调基频的四个参数点值最大值、最小值、中值、平均值进行统计分析并绘制箱式图,最后绘制声调总体分布图进行比较两组受试者四声声调基频变化的差异性。结果:(1)在7个音节中,受试者在两组不同分组情况下声调基频值的四个参数点均有统计学意义(p<0.05),四种声调基频值的四个参数点均有统计学意义(p<0.05);(2)脑瘫组在7个音节上四声声调平均基频值的箱式图上提示存在多个异常值;(3)在声调主体分布图中,在音节/a/、/du/、/ge/、/bo/、/yu/的阴平上变陡,在音节/ba/、/bi/、/du/、/ge/的阳平上变陡;在音节/a/、/ge/、/bo/、/yu/的上声由高变低类似去声,在除了音节/du/外,其余6个音节的去声均变平。结论:(1)脑瘫组的声调基频与正常组相比存在差异性,提示痉挛型构音障碍脑瘫儿童声调基频的稳定性差;(2)与正常组相比,脑瘫组7个音节四声的声调主体分布图存在异常,且通过声调主体分布图进行比较更简洁、直观。研究3:经人工神经网络自动评估痉挛型构音障碍脑瘫汉语普通话声调异常。目的:探讨通过人工神经网络自动评估痉挛型构音障碍脑瘫儿童汉语普通话声调的异常。方法:提取两组受试者语音样本的F0后,采用人工神经网络对痉挛型构音障碍脑瘫儿童的发声声调正误进行智能识别,并进行检验分析。结果:(1)通过人工神经网络进行声调识别,正常组声调识别率是84.46%±8.78%,脑瘫组为60.74%±15.44%,脑瘫组(平均秩为16.54)比正常组(平均秩为41.60)低(Z=-5.655,p=0.000,p<0.001),两组之间声调识别率有显著性统计学差异;(2)脑瘫组四声声调中的阳平和上声正确率下降明显,且阳平最易混淆成上声,上声和去声最易相互混淆;(3)声调感知结果与人工神经网络自动识别结果进行Pearson相关分析得出两者呈显著的正相关(r=0.775,p=0.000,p<0.05),且一致性好(ICC=0.931)。结论:(1)经人工神经网络进行声调识别,痉挛型构音障碍脑瘫儿童的发声声调有异常,阳平最易混淆成上声,上声和去声最易相互混淆;(2)人工神经网络自动识别声调与声调感知的结果基本吻合,前者更客观和高效,并为使用人工智能方法通过语音识别痉挛型构音障碍疾病提供了前期理论基础。