构音障碍（Dysarthria）研究全景总结（1996–2024）
构音障碍（Dysarthria）研究全景总结（1996–2024）
一、核心研究框架与共性
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研究维度
- 声学特征分析：几乎所有研究均围绕共振峰轨迹（F1/F2/F3）、基频（F0）、音节时长、能量分布等参数，量化语音的异常模式（如元音空间收缩、辅音闭合不全）。
- 可懂度与严重度评估：结合主观听辨测试（如FDA评分）与客观算法（HMM对齐概率、MFCC分类），开发自动化评估工具。
- 疾病关联性：针对不同病因（如ALS、帕金森病、小脑性共济失调）的构音障碍亚型，探索其独特的声学生理标志。
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技术路径演变
- 传统信号处理（1996–2010）：基于共振峰合成、时长规整、混淆矩阵建模（如2004年共振峰重合成技术）。
- 统计与浅层机器学习ÿ