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国家973项目首席科学家、兰州大学信息科学与工程学院院长胡斌教授介绍了如何面向抑郁障碍进行心理生理计算。首先他指出该项工作面临的若干挑战：数据驱动范式下高质量结构化数据集收集困难，早期抑郁障碍定义不完善，静态影像数据不满足抑郁障碍的动态识别。针对这些问题，胡斌教授团队进行自主工程设计，优化电极，制造便携式脑电传感器，加速了数据收集。尽管该传感器只关注负向情感处理，只收集前额叶脑电信号而在一定程度上牺牲了区分度空间，但这是国际首次有效检测抑郁障碍与脑电信号特征关联度的尝试。胡斌教授认为多维度多模态的信息，如语音刺激，能提高系统的检测效度，他也认为基于生物信息反馈的虚拟现实可以对负向情感进行抑制干预。他总结道，这类技术可以应用于更普适化的情绪检测系统，将人的高级认知功能更深入地引入机器，满足类人智能协同的需求。 社科院语言所当代语言学研究室主任、《当代语言学》主编胡建华研究员介绍了儿童语言发展的社会生物语言学。他认为“互动”和“指向”是儿童语言习得的基础能力，通过大规模儿童语言发展的历时记录，其团队发现儿童“带有发声的指向”是VP和CP合并的初步准备，为“句法心灵”的假说提供了新的证据，并在此基础上建立了句法的双向发展模型。 俄亥俄大学交流科学与障碍系Auditory Prosthesis Laboratory主任徐立教授的报告“Singing Proficiency of Prelingually Deafened Children with Cochlear Implants”，介绍了他的团队对儿童歌唱能力的发育开展的一系列研究。他们对比了正常儿童、佩戴助听器、人工耳蜗三组儿童，发现助听器儿童和人工耳蜗植入儿童，歌唱能力较差，正常儿童可以达到百分之九十几音高方向正确率，而助听器和人工耳蜗植入儿童可能只有50%的方向是准确的。而对两位小海豚的人工耳蜗佩戴儿童的定量分析发现，他们不仅歌唱的方向达到正常儿童的效果，在压缩方面非常接近正常人的数据，在每一个音离歌谱的距离方面，比正常儿童唱得更准。两年严格的音乐训练可以让小海豚人工耳蜗植入儿童唱得跟正常人一样好，证明了儿童大脑的可塑性。 香港中文大学电子工程系数字信号处理与语音技术实验室主任李丹教授的报告“Automatic Assessment of Pathological Speech: Some Experience of Inter-disciplinary Collaboration”，分享了他的团队在过去十多年的时间里跟不同领域研究机构开展合作研究病理语音的经验。在病理语言研究中言语障碍的评估是一个非常重要的环节，基本目的是评估它的种类或者严重程度。这方面主观评价做得很精细，治疗师通过聆听评估语音质量，评分包括整体严重性，粗糙度，呼气，张力，断头，发声的断断续续，震颤，喉部声门等各个方面，每个病人一个分数，包括1-10分精细的评测和正常、轻度、中度、重度等较粗尺度的评价。病理语言研究不止需要研究者对语音背景有了解，还需要对语言文化背景的了解。比如在北美讲广东话的人年纪大了开始有语言方面的问题，没有语言资料的话，言语治疗师语言评估工作基本上不太可能开展。语音识别系统对不同的语种不同地区会有不同的处理方法。病例语音自动工作目前遇到的困难比较多，比如说轻微、中度和严重，严重的识别率还是相当的高，对轻微和中度的混淆力则相当厉害；虽然可以收集到很多病人的数据，但是在打分、语音（来自湖南、广州等各个地区）等方面很难做统一，这是两个比较大的难题。 语言研究所语音与言语科学重点实验室高军助理研究员的报告《1.5-6岁普通话儿童发音测试词表和常模》，介绍了团队为调查正常儿童发音发展特点和规律所开展的相关工作。她们采集了北京四个城区4000多名普通话儿童看图说话的发音数据，所选词语以名词为主，覆盖所有声母、韵母、声调组合、连读变调、轻声、儿化等语音现象。在此基础上，通过有序聚类对16个年龄段的数据分性别进行划分，以声母、韵母、声调平均错误率作为每个年龄段三个维度的向量，确定儿童语音的发展阶段；并针对每个年龄段，通过熵权法计算声韵调三方面的权重后得出综合错误率以制定常模。最后，她报告了制定标准测试词表的工作设想。 (责任编辑：admin) |