口头语言是人类最容易表达感情的方式。 它不需要纸和笔作为媒介，也不需要高速计算机和尖端技术。 无论是高官、小卒，还是知识渊博、目不识丁的人，口头交流所需要的主要硬设备不过是一套与生俱来的说话器官。 通过这种先天机制的运作，我们可以传达我们想要表达的信息。 要完成一个有效的口语交际行为，必须结合“说话者”、“交际系统”和“听话者”三个要素(见图1)。 第一个条件是指口语能力好的说话人。说话者必须能够说出正确的元音、辅音和音调，并产生有意义的词汇和合乎语法的句子。 其次，有良好的沟通体系。扬声器产生的声音信号必须通过空气等介质传到听者的耳朵里，在传输过程中不会因为噪音过大而失真。 第三个要素是指有能力解读语音的听者。听者必须能够有效地识别语音内容，理解词汇意义和分析语法结构。 这三个条件就像链条上的环节，环环相扣。 所以说的过程，就像一个由很多环节组成的口语练习，缺一不可。 当口语交际三要素中的一个出了问题，口语交际的有效性就会降低。 例如，当说话人的言语产出质量受损时，即当词语“含糊不清”时，听者往往不能正确判断说话人的意图，因为不容易清楚地区分句子中包含的语音成分。 以日常生活中可能遇到的一个情况为例。 当我们与一个言语生理结构有缺陷的患者(例如脑瘫或中风患者)交谈时，我们往往需要眼睛和手势等非语言视觉线索的帮助，甚至要求对方将话语重复几次，才能猜测或确定他想表达什么。 如果说“清晰度”是完成口语交际的重要条件，而口语在人类的交际意图中如此重要，那么首先出现的问题就是，我们能否找到一种可靠、客观、高效的方法来建立“清晰度”这一指标？这一指针不仅可以为言语障碍的临床诊断提供客观的工具，还可以帮助我们探索言语障碍的生理功能缺陷，进一步提出有效的语言康复方案。 那么，到底什么是语音清晰度？简单来说，包含以下两层意思。 首先，通过某种交流系统，说话人的交流意图和听话人对语言内容的反应相互一致的程度就是清晰度。 其次，清晰度是指在日常生活中运用口语进行有效交流的能力，因此也可用于评价言语障碍治疗后的有效性。 两种测量语音清晰度的方法 目前常用的测量语音清晰度的方法有两种。 一是利用标度法，由多个评价者主观确定说话者的清晰度，然后将多人的评价结果进行平均，得到一个清晰度标度；另一种是采用项目识别法，取几个听者平均正确识别说话者讲话内容的百分比作为清晰度得分。 下面简单介绍一下这两种测量方法的实现。 测尺法 测尺法根据给点方式的不同分为区间标度法和直接震级估算法两大类。 等距量表法是让听者在预设的评分量表中，根据自己的感受选择某个值作为说话者的清晰度得分。 比如定义用五分制来评价，数字1代表极不清楚，5代表非常清楚。 一个说话人可以由几个听众打分，然后用不同听众的分数的平均值来表示他的语音可懂度得分。 等距量表法已被研究者广泛应用于语音可懂度的测量，但存在不同的评价。 总的来说有以下优点:(1)临床操作简单，数据采集时间短，不需要特殊设备即可进行数据分析。 (2)评分员不需要专门培训就能胜任，很容易找到相当数量的评分员。 (3)直接评估普通人感知的语音可懂度，更容易将测量结果估计到自然的交流情况。 但它也有一些缺点:(1)因为等长量表各点的分数代表了评分者认可的清晰程度的顺序，例如，非常清晰、清楚、一般、不清楚和非常不清楚等。 也就是说，它属于统计序数尺度而不是比例尺度。从客观的角度来看，听者的分数差异并不相等，所以不同量表的结果不容易相互比较。 (2)听者倾向于选择不太极端的数字反应清晰度，以至于评价结果往往倾向于中文。例如，在五分制中，一般人经常被评为“3”(一般)。 另一种测量方法是直接尺寸估算法。在应用中，评分者给出的分数没有限制。 评分者会根据自己的主观定义标准，在预先指定的评分范围内(例如1到100)给出任意分数。 你也可以要求评分者在评分前先听一段语音样本作为“标准清晰样本”(假设清晰度为100)，然后给听到的语音样本一个相对分数。 不管有没有参考标准，都是以不同评分者的分数的算术或几何平均值作为说话者的清晰度得分。 在评估清晰度方面，显示器尺寸估计方法比等距标尺方法更准确。 但规模估计法在实际应用中存在一些不足:(1)不同研究的评价分数没有固定的测量单位，难以与其他专业人员交流，难以解释不同分数所代表的意义。 (2)数据处理过程复杂，必须运用更多的统计技巧来处理不同评分者的差异，才能得到可以相互比较的标准化分数。 (3)评分员人数不能太少，至少30人以上，这样数据收集费时费力。 从等距测量量表和直接大小估计法的理论基础来看，大小估计法具有更好的心理测量特性，如重复评分的一致性高，与被测概念吻合性好。 此外，评分者的经验并不影响用大小估计法测得的语音可懂度得分，这说明大小估计法具有相当好的测量一致性。 然而，在应用中，尺寸估计方法远不如等距标尺方法普遍。 主要原因是等距量尺法的实施过程比较简单，易于操作，可以节省评价所需的时间。 项目识别法 项目识别法用于测量言语可懂度。就是让评分者逐字记下从磁带上听到的演讲内容，然后计算出与正确演讲相符的百分比。这种方法也叫开放式评分法。 比如目标发音是“公交车站”，扬声器被评为“空车炸弹”。如果所有音素都正确，而且辅音、元音、声调都必须与题目正文中的相同，那么正确回答率为1/3 (33%)。 该评分方法不仅可以计算所有语音的正确识别率，还可以对关键词是否正确进行评分。 除了开放式的方法，近年来也有研究者采用了选择题评分，即在评分纸上提供几个与目标词相同或相似的选项供评分者圈出，然后以正确答案的百分比作为清晰度得分。这种方法也称为封闭式评分。 项目识别法有以下优点:(1)能有效区分不同言语障碍的严重程度。 (2)精心设计的言语材料有可能发现言语可懂度缺陷的可能生理机制。 (3)项目识别法得到的语音错误类型可以为分析语音的物理特征提供突破点，从而发现语音缺陷的原因，而直接的大小估计法无法提供这些信息。 (4)项目识别法获得的言语可懂度评分易于与其他研究进行比较，便于专业人员与非专业人员交流。 实际上，在语音可懂度测量过程中，除了测量方法之外，测试内容、说话人特征、评分者特征等变量都会影响测量结果。 在测量之前，我们必须仔细考虑和控制可能影响的变量，这样才是有意义的测量。 以下是一些影响语音清晰度的可能因素。 首先讨论测试内容对清晰度测量的影响。 许多研究得出了一个相当普遍的结论:句子清晰度得分高于单字清晰度得分。 除非有极其严重的言语缺陷，否则同一说话人的句子清晰度会明显高于单个单词；而且有语义语境的情况比没有语义语境的情况更清晰。 此外，语音材料的音韵和语法复杂性也会影响清晰度。 一般来说，如果你使用较短的句子、熟悉的单词或简单的语法，你会得到更高的说话清晰度分数。 就听者接收信息的感觉通道而言，如果评分者仅通过听觉通道输入相同的语音内容，则语音可懂度得分将低于同时使用视觉和听觉通道得到的结果。 总之，在测量语言可懂度时，要考虑测试材料的形式、长度、难度和呈现方式。 根据说话人的言语特征，可以用清晰度评分作为言语障碍严重程度的指标，即清晰度越低，他的言语障碍越严重。 比如用项目识别法测得的言语可懂度，如果分数的分散范围大，说明不同残疾的人言语障碍的程度不同。 然而，即使不同的说话者得到相同的清晰度分数，也不意味着他们的语音表现完全相等，语音错误的类型仍然存在很大的个体差异。 目前，对语音可懂度测量的研究过去主要集中在听力障碍者、运动性言语障碍者(如脑瘫、脑损伤、肌营养不良、帕金森综合征)和语音障碍者。 他们受限于不同的生理缺陷，往往表现出各种言语障碍。 而说话人的障碍类型不同，障碍程度不同，障碍开始出现和持续的年龄，语言运用能力等都可能影响言语清晰度的表达。 从评分者的特征来看，无论使用何种刺激材料，熟悉说话者言语特征的评分者对同一说话者清晰度的评分往往高于无经验的评分者。 例如，如果说话者的母亲是评分者，清晰度得分通常会高于一般评分者。 据推测，可能有两种原因:一个有经验的听者在多次打分的过程中，逐渐熟悉了某一类言语障碍的发音特征，即同一类言语障碍可能有共同的错误模式。 其次，可能是因为不熟悉的评分员往往把注意力集中在残疾人特有的语音特征上，分散了他们对语音理解的注意力；与有经验的听者不同，他们能充分利用语境线索提取有效的听力信息。 以上列出的会影响言语可懂度测量的相关变量，主要从测试内容、评分者、说话者三个方面进行讨论。 总之，评估言语可懂度时应注意的因素，与正常人使用的其他标准化评估并无不同。 始终注意测量的可靠性和准确性以及评估情况的规范性。 区别在于言语可懂度的测量。大多数情况下，测量的对象是说话人，所以测量前的准备工作要考虑到个体特征的差异。 另外，在得到清晰度评分后，对自制清晰度量表的信度和效度进行检验也是非常重要的。 可以测试量表中奇偶题的半信度作为题目的内容信度；比较项目识别法和规模估计法所得结果的相关性，作为测量有效性的检验(图2)。 结论 在语言科学的临床研究中，构音是一个颇具吸引力的话题，研究对象不仅是有言语障碍的人，还包括第二外语的使用者。 许多研究人员开发了一种针对不同语音缺陷的客观有效的清晰度测量工具(表1)。除了提供一个言语缺陷严重程度的指标，研究人员还试图得到言语缺陷的解释，可以作为语言训练或辅助器具使用的依据。 本文阐述了锐度的测量步骤、方法及相关变量的考虑，可供参考。 然而，如何使测得的清晰度评分在言语治疗中提供更多有用的信息将是未来进一步研究的目标之一。 例如，开发语音清晰度的声学和语音学分析模型，找出不同语音缺陷的错误类型，提高计算机语音识别的可行性。 一个合适的语音治疗方案结合先进的语音识别技术，将快速有效地改善口腔残疾人的缺陷。 通过提高说话清晰度，还将减少口腔残疾人的交流问题，提高他们的生活质量。 刘惠妹，高雄师范大学特殊教育研究所硕士 曹，中正大学心理研究所硕士 参考 刘惠妹的脑瘫言语清晰度感知与声学分析，国立高雄师范大学特殊教育研究所未出版硕士论文，1996。

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