CanSRINT的构建与验证

简介：噪声中的语音识别是人类交流的一个重要方面。 一个人在噪声中的语音识别能力不可避免地会受到任何听力障碍的影响，并且只能在适当的难度下用特定的语言来量化。

在粤语噪声中的单词识别和 10 音节句子识别之间，临床可用的测试材料中存在一个利基市场。 十音节的句子项目被评论为对幼儿和老年人来说太具有挑战性。 一种针对儿科患者以及具有严重听力障碍、语言或认知能力受损的所有患者的评估工具被认为是必要的。 研究和临床听力学界都需要一种有效且可靠的结果测量工具来测量特定人群在噪音中的句子识别能力。

本项目拟开发适用于有听力障碍的儿童和成人的广东话噪音测试中的开放式句子语音识别，以弥合差距。

方法：从 6 岁到成年的 5 个年龄组中，将招募 33 名具有典型听力的参与者，为拟议测试的规范数据做出贡献。 还将招募 100 名具有不同程度听力障碍的参与者来验证拟议的新测试。

将根据粤语汉语的基本句法构建一个至少包含 150 个句子项的句库。 每个句子项的平均长度为 7 个音节。 句子中使用的词语将是典型听力障碍者和听力障碍者在日常生活中经常使用的词语。 在这个拟议的新测试中，将产生一个 4 人说话的广东话喋喋不休作为竞争噪音。

结果：通过 Rasch 建模，将选择具有高概率一致且准确地估计不同参与者在噪声中的句子识别能力的句子项目并将其分配到几个平行列表。

将建立测试项目和列表的评分者和重测可靠性。

列表有效性的内容相关和结构相关证据也将得到心理测量分析和专家咨询的支持。

应用：将构建一个有效且可靠的广东话噪声句子识别能力评估工具，适用于听力敏感度从严重受损到典型的人，在研究和临床听力学领域。