漢語普通話言語測聽的發展

遲放魯

(復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院耳鼻喉科 上海 200031)

言語測聽(speech audiometry)是用言語信號作為聲刺激檢查受試者的言語識別能力的聽力學測試，廣泛應用于聽障患者的診斷及聽覺干預康復效果的評估。言語測聽不僅應用于突發性耳聾、聽神經瘤、助聽器患者等言語干預及康復的評估，隨著人工耳蝸的推廣，也可用于人工耳蝸效果的評估。

1 言語測聽的歷史及概述

言語測聽最初從英語測聽材料開始，之后逐漸更新。目前常用的英語測聽材料包括測試言語識別率的CID W-2、NU-6、CNC 等單音節詞表和BKB、CUNY 等短句表，以及噪聲下語句測聽，如噪聲下言語測試(speech in noise， SIN)、快速噪聲下言語測試(quick Speech in noise，Quick SIN)、噪聲下聽力測試(hearing in noise test，HINT) 、BKB-SIN、AZBio句子測試等，用于評估人工耳蝸成人植入者在安靜及噪聲環境下的表現[1]。LISN-S (listening in spatialized noise-sentences test)用于測試空間噪聲聽力[2]。

由于我國日常以漢語普通話為主要交流方式，以英文為測試材料的言語測聽不能直接套用。我國自20 世紀50 年代開始至今，前后錄制、研發、編寫了漢語揚揚格雙音節詞表、語言清晰度測試音節表、普通話和上海話詞表和唱片、漢語普通話交錯揚揚格詞測試材料、漢語最低聽覺功能測試、漢語噪聲中言語覺察測試等測試材料[1,3]。但是隨著時代的演變，既往詞表中的詞匯已經脫離現代漢語常用詞，未能在臨床得到廣泛應用和普及。

隨著人工耳蝸在我國的發展，對言語測聽材料的需求日益增加，我國聽力研究學者又研發了大量的言語測聽材料?？傮w來說，言語測試主要分為開放式測試和閉合式測試[4]。按照背景噪聲分為安靜環境下測試和噪聲環境下測試，噪聲環境包括調制噪聲、非調制噪聲和嘈雜噪聲(語譜噪聲)[5]；按照測試材料分單音節詞、雙音節詞、聲調、短句識別等測試；按照年齡分為成人和兒童言語測聽；按照各地方言有普通話、廣東話、寧波話、維吾爾語、福州方言、客家話、海南話等[6-10]。

言語測聽的指標有言語識別率、言語覺察閾和言語識別閾等。言語識別率是指受試者在特定聲強下正確重復測試項數占總測試項數的比例。言語識別閾是指受試者能夠正確識別當前播放言語材料的50%時所對應的最低聲級。噪聲下的言語測聽均以信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)作為自變量，常用信噪比損失( SNR loss )、信噪比識別閾(speech recognition threshold，SRT)和特定SNR 下的言語識別率( speech recognition score )來評估患者在噪聲下的言語感知能力。SNR50 是指受試者能正確識別50%的言語測聽材料所需要的SNR。SNR loss 是指相對于正常人而言，患者為達到對字、關鍵字或句子50%的識別率，比正常人需額外提升的SNR。

2 漢語言語測試材料的研發和演變

以下著重介紹常用的漢語言語測試材料。

1993 年中國聾兒康復研究中心孫喜斌研發出版的聾兒聽覺言語康復評估詞表全部以圖畫、拼音、文字為表現形式，以聽說復述或聽話識圖的測試方法，在與兒童的游戲中獲得測聽結果，是我國各級殘聯聾兒康復系統中使用較多的聽覺-言語-語言評估材料，廣泛用于聽障兒童的聽力訓練及語音異常評估及矯治方案的制訂[11]。2002 年在此基礎上研發的“計算機導航-聽覺言語評估學習系統”[12]，采用語音識別詞表圖片評估兒童聽覺言語識別水平。2014 年中國聾兒康復研究中心(聽障兒童聽覺能力評估標準及方法)修訂版對詞表進行了標準化修訂，并將評估標準的適用年齡擴展至2 歲，以滿足聾兒的個性化康復[13]。

2005 年黃麗娜等編制的普通話版(Mandarin version of the hearing in noise，MHINT)和粵語版噪聲下聽力測試(hearing in noise test，HINT)是我國第一個標準化的噪聲下言語測試，有12 張音位平衡句表，每張表20 個語句，所用噪聲為語譜噪聲[14-15]。MHINT 語音文件已編入到美國House 耳研所提供的BLIMP(bilateral implant test system)軟件中，可以控制揚聲器給聲強度及側別，根據受試者正確復述的字的數量，自動計算每張表的識別率。

北京市耳鼻咽喉科研究所張華教授團隊在普通話言語測聽材料的研制方面做了系列工作。2006 年編寫了單音節詞表，共10 張詞表，其中每張詞表50 個單音節詞[16]。2008 年研發的普通話言語測聽材料(Mandarin Speech Test Materials，MSTMs)包括單音節詞表7 張，每張詞表50 個單音節詞，雙音節詞表9 張，每張詞表50 個詞；句表15 張，每張句表10 個測試句、50 個關鍵詞。MSTMs 測試耗時需3 h，受試者容易產生疲勞或煩躁情緒[17]。進一步改進的單音節小詞表共24 張，每張20 個單音節詞，其中16 張難度等價性，可用于臨床測試[18]。2010 年進一步研發的語譜噪聲下普通話單音節小詞表，言語信號強度選定為81、76、71、66 dB(A)，分別對應8、3、-2、-7 dB 四個SNR，受試者依次完成24 張詞表全部測試，總測試時間約為1 h，獲得不同SNR下的言語識別率[19]。2012 年在英文版Quick SIN 材料基礎上開發的普通話版快速噪聲下言語測聽材料(M-Quick SIN)，噪聲為4 人同時談話而混疊產生的嘈雜噪聲(語譜噪聲)，可用于測試噪聲下的言語識別閾[20]。

中國人民解放軍總醫院郗昕教授團隊編制了漢語普通話單音節測聽表，共22 張詞表，每張詞表25 個單音節字[21]。2010 年繼續編制噪聲下言語識別速測表(Quick SIN)普通話版，選取含有5 個關鍵詞的語句共90 句編制成15 張表，每張表包括6 個句子[22]。在此基礎上研發的“心愛飛揚”中文言語測聽系統，可進行單音節識別率、揚揚格詞識別率及識別閾、安靜下BKB 語句識別率及識別閾、噪聲下的BKB 語句識別率及識別閾、嘈雜噪聲下HOPE 語句識別閾等測試[23]，并自動歸檔測試結果。其中 “噪聲下言語識別閾”模塊，以噪聲為4 人同時談話而混疊產生的嘈雜噪聲(語譜噪聲)，以人機互動自適應方式獲得言語識別閾，在測試時間段內，能同時適用于兒童及成人人工耳蝸植入者、助聽器使用者及聽處理障礙人群的評估。2015 年解放軍總醫院進行了Azbio 言語測試材料的開發[24]。

鄭蕓等于2009 年研發了普通話版的早期言語感知測試(Mandarin early speech perception test, MESP)[25]，包括6 項亞測試，即言語察覺、節律識別、揚揚格詞識別、漢語韻母識別、聲母識別和聲調識別。MESP 可用于2～5 歲兒童，對于能力較差的兒童還提供簡易版測試材料；針對3～6 歲兒童研發了普通話閉合式兒童言語理解力(MPSI)測試[26]，通過聽話指圖評估安靜條件和競爭語句下聽障兒童的言語識別能力[12]。

2011 年開發的開放式中文言語感知評估材料(Mandarin in speech perception, MSP; http:/www.tigerspeech.com)即捷星言語評估系統，包括3 個測試模塊，分別為單音節詞(MSP 單音節材料由10 張詞表組成，每張表50 個單音節詞)雙音節詞和七字短句，可進行安靜環境下與不同SNR 穩態噪聲下的言語識別率測試，同時也可進行穩態噪聲下的言語識別閾測試[27-28]。

2018 年開發的互聯網中文版噪聲下言語測試(digits in noise，DIN)，也稱為數字三聯音測試(digit triplets test，DTT)，采用0 ～9 之間的數字作為測試材料，每3 個不同的隨機數字排列組合為一組，共有23 組，以語譜噪聲為掩蔽噪聲，以輸入的數字和排序均正確視為結果正確，以SNR 的自適應調整，獲得言語識別閾，從而減少測試對聽覺記憶和認知負載的需求[29]，可作為一種篩查型言語測聽方法，操作簡便、易于推廣，為基層大范圍聽力篩查提供了一種更加可行且易于實施的方案[30]。

3 人工耳蝸評估相關的言語測聽

目前，我國人工耳蝸術后效果評估尚無統一可遵循的指南，主觀指標主要包括助聽聽閾、言語測聽、聲源定位和量表評估等。言語測聽作為評定人工耳蝸使用和康復效果的主要指標之一，尚沒有統一的標準材料。

《人工耳蝸植入工作指南(2013)》已納入計算機導航聽覺言語評估系統、MAPP 軟件、LNT-M 軟件、心愛飛揚普通話測聽平臺、MSTMs 軟件、HINT Pro軟件及TINT 軟件等，用于評估人工耳蝸使用者的言語能力[31]。

2017 年國家藥品監督管理局發布的《人工耳蝸植入系統臨床試驗指導原則》中指出：①6 歲以上(含6 歲)，任選一項下列國內常用評估材料，即心愛飛揚計算機輔助漢語普通話言語測聽系統、普通話言語測聽材料MSTMs 和捷星言語評估系統；②6歲以下(不含6 歲)，采用中國聾兒康復研究中心(聽力障礙兒童聽覺能力評估標準及方法)修訂版。

總體而言，隨著時代的不斷發展，言語測聽材料經歷了從紙質版到計算機版，從安靜環境到噪聲環境、聲源定位、音樂欣賞等的不斷改進和完善，能更加準確評估聽障患者的聽覺功能和言語理解能力，廣泛應用于臨床聽力診斷及康復效果評估。但目前言語測聽材料尚沒有統一標準，而且僅用于評估聽障患者的聽覺功能和言語聽懂程度，在患者言語理解、運用和表達能力評估方面，如發音的清晰度、連貫程度以及對話能力等尚需更多研究者致力于研發更方便、更快速的測聽材料和方法。