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研究人员转向AI来帮助诊断儿童的言语障碍
在该国某些地区，语言病理学家很少，即使越来越多的孩子需要口头交流支持。研究人员是...
来源:EdSurge玛丽莎·斯佩特斯（Marisha Speights）首先是在田纳西州纳什维尔（Nashville）为富裕家庭服务的学龄前儿童中的言语病理学家时，她使用了她相信的典型筛查和评估措施 - 并被教导 - 效果很好。
但是，当她被安置在密西西比州的杰克逊（Jackson），在为贫困家庭服务的学前班时，她发现测试不再有效。
“那是，‘我认为这个孩子没有讲话或语言问题，但是测试表明他们有风险。”另外，它没有确定我认为有风险的孩子，” Speights说。 “我有一个问题，即您何时在具有不同特征的组中使用这些措施。”
她最终将这个问题带到了西北大学，现在她正在建立自己的人工智能技术系统，这可能会消除这个问题。
儿科语音技术和声学研究实验室（称为PEDZSTAR实验室）构建了声学生物标志物的工具箱，以使用来自和没有语音障碍的孩子的样本来跟踪儿童的语音模式。一旦研究人员能够验证两组之间的差异，团队就会通过人工智能和机器学习来创建应用程序，希望最终预测言语障碍。
Speights已经收集了到目前为止400名儿童的样本，遍布地理位置，文化背景和社会经济地位。她最终希望从与许多孩子一样收集2,000多个演讲样本。
“在当前的数据集中，我们有很多没有代表的孩子，这是我们的最大目标之一：更多地代表不同种类的孩子的演讲者，”她说。
Pedzstar加入了越来越多的尝试在语音病理世界中使用AI的尝试。
研究论文改善学生成绩
在言语语言病理学世界方面，Speights说，与大儿童或成人相比，Pre-K水平在很大程度上被忽略了。
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