汉语普通话言语测听的发展

迟放鲁

(复旦大学附属眼耳鼻喉科医院耳鼻喉科 上海 200031)

言语测听(speech audiometry)是用言语信号作为声刺激检查受试者的言语识别能力的听力学测试，广泛应用于听障患者的诊断及听觉干预康复效果的评估。言语测听不仅应用于突发性耳聋、听神经瘤、助听器患者等言语干预及康复的评估，随着人工耳蜗的推广，也可用于人工耳蜗效果的评估。

1 言语测听的历史及概述

言语测听最初从英语测听材料开始，之后逐渐更新。目前常用的英语测听材料包括测试言语识别率的CID W-2、NU-6、CNC 等单音节词表和BKB、CUNY 等短句表，以及噪声下语句测听，如噪声下言语测试(speech in noise， SIN)、快速噪声下言语测试(quick Speech in noise，Quick SIN)、噪声下听力测试(hearing in noise test，HINT) 、BKB-SIN、AZBio句子测试等，用于评估人工耳蜗成人植入者在安静及噪声环境下的表现[1]。LISN-S (listening in spatialized noise-sentences test)用于测试空间噪声听力[2]。

由于我国日常以汉语普通话为主要交流方式，以英文为测试材料的言语测听不能直接套用。我国自20 世纪50 年代开始至今，前后录制、研发、编写了汉语扬扬格双音节词表、语言清晰度测试音节表、普通话和上海话词表和唱片、汉语普通话交错扬扬格词测试材料、汉语最低听觉功能测试、汉语噪声中言语觉察测试等测试材料[1,3]。但是随着时代的演变，既往词表中的词汇已经脱离现代汉语常用词，未能在临床得到广泛应用和普及。

随着人工耳蜗在我国的发展，对言语测听材料的需求日益增加，我国听力研究学者又研发了大量的言语测听材料。总体来说，言语测试主要分为开放式测试和闭合式测试[4]。按照背景噪声分为安静环境下测试和噪声环境下测试，噪声环境包括调制噪声、非调制噪声和嘈杂噪声(语谱噪声)[5]；按照测试材料分单音节词、双音节词、声调、短句识别等测试；按照年龄分为成人和儿童言语测听；按照各地方言有普通话、广东话、宁波话、维吾尔语、福州方言、客家话、海南话等[6-10]。

言语测听的指标有言语识别率、言语觉察阈和言语识别阈等。言语识别率是指受试者在特定声强下正确重复测试项数占总测试项数的比例。言语识别阈是指受试者能够正确识别当前播放言语材料的50%时所对应的最低声级。噪声下的言语测听均以信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)作为自变量，常用信噪比损失( SNR loss )、信噪比识别阈(speech recognition threshold，SRT)和特定SNR 下的言语识别率( speech recognition score )来评估患者在噪声下的言语感知能力。SNR50 是指受试者能正确识别50%的言语测听材料所需要的SNR。SNR loss 是指相对于正常人而言，患者为达到对字、关键字或句子50%的识别率，比正常人需额外提升的SNR。

2 汉语言语测试材料的研发和演变

以下着重介绍常用的汉语言语测试材料。

1993 年中国聋儿康复研究中心孙喜斌研发出版的聋儿听觉言语康复评估词表全部以图画、拼音、文字为表现形式，以听说复述或听话识图的测试方法，在与儿童的游戏中获得测听结果，是我国各级残联聋儿康复系统中使用较多的听觉-言语-语言评估材料，广泛用于听障儿童的听力训练及语音异常评估及矫治方案的制订[11]。2002 年在此基础上研发的“计算机导航-听觉言语评估学习系统”[12]，采用语音识别词表图片评估儿童听觉言语识别水平。2014 年中国聋儿康复研究中心(听障儿童听觉能力评估标准及方法)修订版对词表进行了标准化修订，并将评估标准的适用年龄扩展至2 岁，以满足聋儿的个性化康复[13]。

2005 年黄丽娜等编制的普通话版(Mandarin version of the hearing in noise，MHINT)和粤语版噪声下听力测试(hearing in noise test，HINT)是我国第一个标准化的噪声下言语测试，有12 张音位平衡句表，每张表20 个语句，所用噪声为语谱噪声[14-15]。MHINT 语音文件已编入到美国House 耳研所提供的BLIMP(bilateral implant test system)软件中，可以控制扬声器给声强度及侧别，根据受试者正确复述的字的数量，自动计算每张表的识别率。

北京市耳鼻咽喉科研究所张华教授团队在普通话言语测听材料的研制方面做了系列工作。2006 年编写了单音节词表，共10 张词表，其中每张词表50 个单音节词[16]。2008 年研发的普通话言语测听材料(Mandarin Speech Test Materials，MSTMs)包括单音节词表7 张，每张词表50 个单音节词，双音节词表9 张，每张词表50 个词；句表15 张，每张句表10 个测试句、50 个关键词。MSTMs 测试耗时需3 h，受试者容易产生疲劳或烦躁情绪[17]。进一步改进的单音节小词表共24 张，每张20 个单音节词，其中16 张难度等价性，可用于临床测试[18]。2010 年进一步研发的语谱噪声下普通话单音节小词表，言语信号强度选定为81、76、71、66 dB(A)，分别对应8、3、-2、-7 dB 四个SNR，受试者依次完成24 张词表全部测试，总测试时间约为1 h，获得不同SNR下的言语识别率[19]。2012 年在英文版Quick SIN 材料基础上开发的普通话版快速噪声下言语测听材料(M-Quick SIN)，噪声为4 人同时谈话而混叠产生的嘈杂噪声(语谱噪声)，可用于测试噪声下的言语识别阈[20]。

中国人民解放军总医院郗昕教授团队编制了汉语普通话单音节测听表，共22 张词表，每张词表25 个单音节字[21]。2010 年继续编制噪声下言语识别速测表(Quick SIN)普通话版，选取含有5 个关键词的语句共90 句编制成15 张表，每张表包括6 个句子[22]。在此基础上研发的“心爱飞扬”中文言语测听系统，可进行单音节识别率、扬扬格词识别率及识别阈、安静下BKB 语句识别率及识别阈、噪声下的BKB 语句识别率及识别阈、嘈杂噪声下HOPE 语句识别阈等测试[23]，并自动归档测试结果。其中 “噪声下言语识别阈”模块，以噪声为4 人同时谈话而混叠产生的嘈杂噪声(语谱噪声)，以人机互动自适应方式获得言语识别阈，在测试时间段内，能同时适用于儿童及成人人工耳蜗植入者、助听器使用者及听处理障碍人群的评估。2015 年解放军总医院进行了Azbio 言语测试材料的开发[24]。

郑芸等于2009 年研发了普通话版的早期言语感知测试(Mandarin early speech perception test, MESP)[25]，包括6 项亚测试，即言语察觉、节律识别、扬扬格词识别、汉语韵母识别、声母识别和声调识别。MESP 可用于2～5 岁儿童，对于能力较差的儿童还提供简易版测试材料；针对3～6 岁儿童研发了普通话闭合式儿童言语理解力(MPSI)测试[26]，通过听话指图评估安静条件和竞争语句下听障儿童的言语识别能力[12]。

2011 年开发的开放式中文言语感知评估材料(Mandarin in speech perception, MSP; http:/www.tigerspeech.com)即捷星言语评估系统，包括3 个测试模块，分别为单音节词(MSP 单音节材料由10 张词表组成，每张表50 个单音节词)双音节词和七字短句，可进行安静环境下与不同SNR 稳态噪声下的言语识别率测试，同时也可进行稳态噪声下的言语识别阈测试[27-28]。

2018 年开发的互联网中文版噪声下言语测试(digits in noise，DIN)，也称为数字三联音测试(digit triplets test，DTT)，采用0 ～9 之间的数字作为测试材料，每3 个不同的随机数字排列组合为一组，共有23 组，以语谱噪声为掩蔽噪声，以输入的数字和排序均正确视为结果正确，以SNR 的自适应调整，获得言语识别阈，从而减少测试对听觉记忆和认知负载的需求[29]，可作为一种筛查型言语测听方法，操作简便、易于推广，为基层大范围听力筛查提供了一种更加可行且易于实施的方案[30]。

3 人工耳蜗评估相关的言语测听

目前，我国人工耳蜗术后效果评估尚无统一可遵循的指南，主观指标主要包括助听听阈、言语测听、声源定位和量表评估等。言语测听作为评定人工耳蜗使用和康复效果的主要指标之一，尚没有统一的标准材料。

《人工耳蜗植入工作指南(2013)》已纳入计算机导航听觉言语评估系统、MAPP 软件、LNT-M 软件、心爱飞扬普通话测听平台、MSTMs 软件、HINT Pro软件及TINT 软件等，用于评估人工耳蜗使用者的言语能力[31]。

2017 年国家药品监督管理局发布的《人工耳蜗植入系统临床试验指导原则》中指出：①6 岁以上(含6 岁)，任选一项下列国内常用评估材料，即心爱飞扬计算机辅助汉语普通话言语测听系统、普通话言语测听材料MSTMs 和捷星言语评估系统；②6岁以下(不含6 岁)，采用中国聋儿康复研究中心(听力障碍儿童听觉能力评估标准及方法)修订版。

总体而言，随着时代的不断发展，言语测听材料经历了从纸质版到计算机版，从安静环境到噪声环境、声源定位、音乐欣赏等的不断改进和完善，能更加准确评估听障患者的听觉功能和言语理解能力，广泛应用于临床听力诊断及康复效果评估。但目前言语测听材料尚没有统一标准，而且仅用于评估听障患者的听觉功能和言语听懂程度，在患者言语理解、运用和表达能力评估方面，如发音的清晰度、连贯程度以及对话能力等尚需更多研究者致力于研发更方便、更快速的测听材料和方法。