보청기 사용자를 위한 컴퓨터 보조 음성 교육

머리말 감각신경성 난청(SNHL)은 전 세계적으로 사람들에게 영향을 미치는 장애이며 기대 수명 연장으로 인해 유병률이 증가할 것으로 예상됩니다. SNHL은 삶의 질에 상당히 부정적인 영향을 미칩니다. 약물이나 수술로 치료하거나 완화할 수 있는 돌발성 난청이나 내림프수종과 같은 특정 질병을 제외하고 대부분의 SNHL 환자는 청력을 되찾기 위해 보청기를 착용하거나 인공 와우 이식을 받아야 합니다. 그러나 청각은 의사소통으로 이어지는 일련의 사건 중 첫 번째 단계에 불과하기 때문에 많은 개인에게 이러한 조치는 의사소통 문제를 만족스럽게 해결하지 못합니다. 듣기와 의사소통 사이에는 듣기와 이해력이라는 중요한 기술이 있으며 성공적인 의사소통을 위해서는 증폭을 받는 환자에게 어떤 유형의 청력 재활이 제공되어야 한다고 제안되었습니다. 노인들은 보청기 착용에 자발적으로 순응하지 않거나, 그 효과가 작거나 존재하지 않는 것으로 보고되어 보청기 착용 후 재활의 중요성을 강조합니다. 불행히도 대만에서 SNHL을 가진 모든 사람이 이런 종류의 재활을 받는 것은 아닙니다. 그 이유는 다음과 같을 수 있습니다. (a) 재활 방법은 모든 임상의 또는 언어 병리학자에게 친숙하지 않습니다. (b) 시간이 많이 걸리는 재활을 제공할 임상의 또는 언어 병리학자가 부족합니다. (c) 청각 장애 환자는 재활에 시간을 할애할 여유가 없거나 할 의사가 없습니다. (d) 재활에 의해 제공되는 개선을 측정하기 어렵다.

최근에는 보청기 사용자가 집에서 개인용 컴퓨터를 이용하여 재활 훈련을 할 수 있는 기술의 발달로 인해 재활 훈련 절차에 대한 관심이 높아지고 있다. Burk 등은 컴퓨터를 사용하여 디지털 방식으로 녹음된 교육 자료로 젊은 정상 청각 및 나이든 청각 장애 청취자를 교육했습니다. 그 결과 나이든 청각 장애가 있는 청취자들은 화자 한 명과의 훈련을 통해 단어 인식 능력을 크게 향상시킬 수 있었고 어느 ​​정도는 젊은 정상 청각 청취자와 동일한 수준에 도달할 수 있었습니다. 또한 향상된 성능은 발화자 및 시간에 관계없이 유지되었습니다.

CAST(Computer-Aided Speech Reading Training) 시스템은 대면 교육 개입을 시뮬레이션하기 위해 개발되었으며 경증에서 중등도 청력 손실이 있는 은퇴 전 성인을 위한 포괄적인 청각 재활 프로그램의 한 구성 요소로 설계되었습니다. 훈련의 목표는 청각적 어음 지각을 보완하기 위해 어음 읽기 능력을 향상시키는 것이었습니다. 교육 내내 학습자는 컴퓨터로 생성된 화면이나 교사의 비디오 녹화물을 보여주는 모니터를 봅니다. CAST는 임상의가 기존 재활 기술을 대체하기보다는 확장하기 위해 사용하도록 설계되었습니다.

인공와우 사용자의 재활에도 컴퓨터 기반 교육이 적용되었습니다. 컴퓨터 기반 교육이 개발되기 전에 일부 연구에서는 성능이 낮은 인공와우 사용자의 음성 인식 기술에 대한 제한된 교육의 영향을 평가했습니다. Busby 등은 10개의 1시간 음성 인식 및 생성 교육 세션을 수행했으며 그 결과 3명의 인공와우 사용자의 지각 능력에 최소한의 변화가 있음을 보여주었습니다. Dawson과 Clark은 10주 동안 매주 1회 50분 교육 세션을 실시했으며 5명의 피험자 중 4명이 약간의 개선을 보였습니다. 인공와우 사용자의 음성 인식 능력을 향상시키려는 이러한 시도의 제한적인 성공은 부적절한 훈련으로 인한 것으로 생각되었습니다. 인공 와우 사용자에 대한 보다 집중적인 훈련이 효과적일 것으로 예측되었는데, 이는 정상 청력 집단에서 훈련이 어음 구분 및 식별, 그리고 스펙트럼 이동 어음에 대한 인식을 성공적으로 개선하는 것으로 나타났기 때문입니다. Fu 등은 Pichora-Fuller 및 Benguerel의 CAST 시스템과는 다르지만 CAST라고도 하는 컴퓨터 지원 언어 훈련 시스템을 사용하여 인공와우 사용자의 재활에서 고무적인 결과를 보고했습니다. House Ear Institute에서 개발한 Fu 등의 CAST 시스템은 방대한 교육 자료 데이터베이스를 포함하고 있으며 개인용 컴퓨터에 설치가 가능하여 최소한의 시설과 기술로 인공와우 사용자가 집에서 교육을 실시할 수 있으며, 임상의는 또는 언어 병리학자가 피험자의 시험 점수와 훈련 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 결과는 적당한 양의 훈련(하루 1시간, 주 5일) 후에 연구에 참여한 10명의 설후 난청 성인 인공와우 사용자 모두 모음 및 자음 인식 점수에서 상당한 개선이 있었음을 보여주었습니다. Wu 등은 CAST 시스템을 북경어를 사용하는 10명의 어린이(보청기 사용자 3명과 인공와우 사용자 7명)에게 적용했습니다. 하루 30분씩, 주 5일, 10주 동안 훈련한 후 피험자들은 모음, 자음 및 중국어 성조 성능에서 상당한 개선을 보였습니다. 이 개선된 성능은 교육이 완료된 후 2개월 동안 대체로 유지되었습니다. Stacey와 Summerfield는 소음 인식을 개선하기 위해 컴퓨터 기반 청각 훈련도 사용했습니다. 그 결과 훈련이 음성의 스펙트럼 왜곡 효과를 극복하는 데 도움이 되었으며 훈련 자료는 화자가 여러 명일 때 가장 효과적이라는 것이 확인되었습니다.

이러한 이전 연구를 바탕으로 인공와우 사용자는 CAST 시스템으로 교육을 받은 후 음성 인식 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 시스템이 보청기 사용자, 특히 언어 전 청각 장애가 있는 환자에게도 효과적이라면 CAST 시스템은 인공와우 사용자보다 보청기 사용자가 더 많기 때문에 실질적으로 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

이 연구의 목적은 CAST로 언어 전 청각 장애가 있는 청소년과 청년을 훈련하고 그 이점을 객관적이고 주관적으로 측정하는 것입니다. 객관적인 이점은 공개된 음성 인식 테스트[13]를 사용하여 측정되었으며 주관적인 이점은 고객 지향 개선 척도(COSI)를 사용하여 측정되었습니다.

재료 및 방법 주제 이 연구에는 언어 전 중증에서 심도 난청이 있는 15명의 보청기 사용자가 참여했습니다. 비슷한 나이와 청력 평균을 가진 또 다른 6명의 보청기 사용자가 대조군으로 포함되었습니다. 연구 대상자 및 대조군에 대한 포함 기준은 다음과 같습니다: (1) 15세 이상의 연령; (2) 난청 진단 후 최소 2년 동안 보청기를 착용한 경우; (3) 컴퓨터를 조작할 수 있는 기본 능력; (4) 북경어 구사자; (5) 교육 프로그램을 수행하려는 동기. 제외 기준은 다음과 같습니다: (1) 보조 청력 평균이 70dBHL보다 낮음; (2) 컴퓨터를 작동할 수 없습니다. CAST로 교육하기 전에 모든 참가자는 비보조 및 보조 음장 청력 검사를 받았습니다. 표 1은 참가자 21명의 기본 정보를 보여줍니다.

고객 중심 개선 척도(COSI) COSI 설문지를 사용하여 주관적인 이점을 평가합니다. CAST 시스템으로 훈련하기 전에 훈련 그룹과 통제 그룹 모두 더 잘 대처하고 싶은 5가지 특정 상황을 식별하도록 요청받았습니다. 훈련이 끝날 때, 각 상황에 대해 (A) 이제 얼마나 더 잘 들을 수 있는지(또는 더 나빠지는지), (B) 이제 얼마나 잘 대처할 수 있는지에 대한 질문을 받았습니다. 척도화 목적을 위해 응답에 1에서 5까지의 점수가 지정되었으며, 5는 "훨씬 더 좋음"과 "거의 항상"에 해당하고, 4는 "좋음"과 "대부분"에 해당하고, 3은 "약간 더 좋음"에 해당하고, 질문 A와 B에 대해 각각 "반", "차이 없음"과 "가끔"에 해당하는 2개, "더 나쁨"과 "거의"에 해당하는 1개. 질문 A는 "개선"으로 정의되었고 질문 B는 "최종 능력"으로 정의되었습니다. 5가지 상황의 총점을 훈련 그룹과 통제 그룹 간에 비교했습니다.

테스트 자료 및 절차 남성 및 여성 화자가 단음절 단어, 이음절 스폰디 단어, 모음, 자음 및 중국어 성조 인식 테스트를 포함하는 음성 인식 테스트 자료를 Melody Medical Instruments Corp.에서 CD-ROM에 녹음했습니다. 테스트 자료는 GSI 61TM 임상 청력계(Grason-Stadler, USA)에 연결된 랩톱 컴퓨터에 70dBHL의 출력 레벨로 표시되었습니다. 테스트 절차는 이중벽으로 된 방음 처리된 방에서 수행되었습니다.

단음절 중국어 단어 인식 테스트 자료에는 25개의 중국어 단어로 구성된 4개의 블록이 포함되어 있습니다. 각 음성 인식 테스트에 대해 50개의 단어가 선택되어 50개의 토큰 세트가 생성되었습니다. 단음절 중국어 단어가 표시된 후 참가자에게 해당 단어를 쓰도록 요청했습니다. 각 음성 인식 테스트에 대해 4개의 서로 다른 개방형 테스트 세트가 생성되었습니다. 이음절 중국어 스폰디 단어 인식 테스트 자료에는 중국어 스폰디 단어의 두 블록이 포함되어 있으며 각 블록에는 36개의 중국어 스폰디 단어가 포함되어 있습니다. 각 음성 인식 테스트에 대해 하나의 블록이 선택되어 36개의 토큰 세트가 생성되었습니다. 중국어 스폰지 단어가 표시된 후 참가자는 단어를 쓰도록 요청 받았습니다. 각 음성 인식 테스트에 대한 자료의 순서를 변경하여 4개의 서로 다른 개방형 세트 테스트를 생성했습니다.

모음 인식 테스트 자료에는 16개의 중국어 단어가 포함되어 있습니다. 모음 인식은 선택 목록에 한자를 표시하는 4가지 대체 강제 선택 절차를 사용하여 측정되었습니다. 각 음성 인식 테스트마다 단어의 순서가 변경되었습니다. 따라서 4개의 서로 다른 폐쇄 세트 테스트 세트가 생성되었습니다. 자음 인식 테스트 자료에는 21개의 중국어 단어가 포함되어 있습니다. 자음 인식은 선택 목록에 한자를 표시하는 4가지 대체 강제 선택 절차를 사용하여 측정되었습니다. 각 음성 인식 테스트에 대해 단어의 순서가 변경되어 4개의 서로 다른 폐쇄 세트 테스트 세트가 생성되었습니다. 중국어 성조 인식 테스트 자료에는 표준 중국어 단어 50개가 포함되어 있습니다. 참가자들은 중국어 단어가 표시된 후 중국어 성조(성조: 1: 플랫, 2: 상승, 3: 하강-상승, 4: 하강)를 기록하도록 요청받았습니다. 각 음성 인식 테스트에 대해 단어의 순서가 변경되어 4개의 서로 다른 개방형 테스트 세트가 생성되었습니다.

교육 전에 두 그룹 모두 기준 데이터로 일련의 음성 인식 테스트를 거쳤습니다. 그런 다음 훈련 그룹은 훈련을 시작했지만 통제 그룹은 훈련을 받지 않았습니다. 참가자들은 4주마다 다른 테스트 자료를 사용하여 또 다른 일련의 음성 인식 테스트를 위해 실험실로 돌아왔습니다. 모든 참가자는 연구가 끝날 때까지 총 4번의 음성 인식 테스트를 받았습니다.

교육 도구 및 절차 House Ear Institute에서 개발하고 Melody Medical Instrument Corp.에서 배포한 CAST 소프트웨어를 교육 도구로 사용했습니다. 훈련 그룹은 연속 12주 동안 일주일에 3일, 하루에 최소 1시간 동안 프로그램 후 집에서 훈련하도록 지시받았습니다. 대조군은 어떠한 훈련도 받지 않았고 음성 인식 테스트를 위해 4주마다 연구실로 돌아왔습니다. 교육 그룹의 각 참가자에 대해 소프트웨어를 자신의 개인 컴퓨터에 설치한 후 기본 음성 인식 테스트를 수행했습니다. 그 결과는 소프트웨어에 의해 분석되었고 자동으로 대상 교육 프로그램이 생성되었습니다. 소프트웨어에는 순음, 모음 인식, 자음 인식, 성조 인식, 화자 인식, 환경 소리, 가끔 단어 및 가끔 문장을 포함한 많은 양의 정보가 포함되어 있습니다. 순음, 모음인식, 자음인식, 성조인식 훈련에 집중하도록 하였다. 피험자들은 컴퓨터 소프트웨어에 의해 생성된 수준에서 훈련을 시작했습니다. 일반적으로 각 교육 범주에는 5단계의 난이도가 있으며 각 수준은 여러 교육 세션으로 구성됩니다. 순음 인식 훈련을 위해 피험자들에게 다른 소리와 다른 소리를 선택하도록 요청했습니다. 응답이 올바른지 또는 잘못된지에 대한 시각적 피드백이 제공되었습니다. 교육 세션이 완료된 후 점수가 계산되었습니다. 점수가 80점을 넘으면 더 높은 단계로 훈련을 진행한다. 점수가 80점을 초과하지 않으면 점수가 80점을 초과할 때까지 훈련 세션을 반복했습니다. 더 높은 수준의 교육 세션에서 응답 선택의 음성 기능 간의 차이가 줄었습니다. 모음 인식 훈련을 위해 피험자들에게 다른 모음과 다른 모음을 선택하도록 요청했습니다. 피험자들은 3-대안 강제 선택 변별 과제를 넘어 진행된 후 최종 모음을 식별하도록 훈련되었습니다. 유사한 훈련 절차가 자음 및 성조 인식 훈련에 사용되었습니다.

교육 그룹의 각 피험자는 Melody Medical Instrument Corp. 웹사이트에 등록하도록 요청받았고, 해당 사용자의 사용자 이름과 비밀번호가 제공되었습니다. 따라서 총 훈련 시간과 각 운동의 훈련 시간 및 점수를 모니터링할 수 있었습니다. 피험자가 필요한 시간과 교육 세션에 도달하지 못한 경우 가족에게 연락하여 더 많은 교육을 받도록 권장했습니다.

통계 방법 모든 통계 분석은 SAS 소프트웨어(버전 9.1.3, SAS Institute Inc., Cary, NC, U.S.A.) 및 R 소프트웨어(버전 2.7). 0.05 이하의 양면 p 값은 통계적으로 유의한 것으로 간주되었습니다. 달리 명시되지 않는 한 연속 데이터는 평균 ± 표준 편차(SD)로 표현되었습니다. 범주형 변수에 대한 백분율을 계산했습니다. 두 그룹 간의 연속 데이터의 평균 또는 중앙값을 비교하기 위해 Two-sample t test 또는 Wilcoxon rank-sum test를 사용했고, 두 그룹 간의 범주적 비율을 분석하기 위해 chi-squared test 또는 Fisher's exact test를 사용했습니다.

단변량 분석에 더하여, 5개의 음성 인식 테스트의 데이터는 일반화된 추정 방정식을 사용하여 다중 주변 선형 회귀 모델을 피팅하여 분석되었습니다. 1차 자기상관(즉, AR(1)) 구조가 반복 측정 데이터에 잘 맞는 경우 모델 기반 표준 오차 추정을 일반화 추정 방정식 분석에 사용했습니다. 그렇지 않으면 경험적 표준 오차 추정치가 보고되었습니다. 또한 COSI의 데이터는 다중선형회귀모형을 적합화하여 분석하였다.

변수 선택, 적합도 평가 및 회귀 진단을 위한 기본 모델 적합 기법은 결과의 품질을 보장하기 위해 회귀 분석에 사용되었습니다. 단계적 변수 선택에서는 단변량의 유의한 공변량과 무의미한 공변량을 모두 고려하였으며, 진입과 체류에 대한 유의수준은 모두 0.15 이상으로 설정하였다. 적합도 척도인 결정 계수(R2)는 모든 선형 회귀 모델에 대해 계산되었으며, 이는 관찰된 반응 변수와 예측 값 사이의 상관 관계의 제곱입니다. 0과 1 사이의 값을 가지며 값이 클수록 다중 선형 회귀 모델이 관찰된 연속 데이터에 더 적합함을 나타냅니다. 또한 잠재적인 다중공선성 문제(값 ≥ 10으로 정의됨)를 감지하기 위해 분산 팽창 계수를 검사했습니다.