面向语音声音障碍者的基于AI的自动化言语治疗工具：系统性文献综述
人机交互
2024-04-22 v2 人工智能
摘要
本文对已发表的关于面向语音声音障碍（SSD）者的基于AI的自动化言语治疗工具的研究进行了系统性文献综述。COVID-19大流行引发了对SSD者自动化言语治疗工具的需求，以使言语治疗可及且负担得起。然而，目前尚无设计此类自动化工具及其相较于人类专家所需自动化程度的指南。在本系统性综述中，我们遵循PRISMA框架来解决四个研究问题：1）基于AI的自动化言语治疗工具处理哪些类型的SSD，2）此类工具实现的自主程度如何，3）有哪些不同的干预模式，以及4）与人类专家相比此类工具的效果如何。我们在数字图书馆上进行了广泛搜索，以查找2007年至2022年与我们的研究相关的研究论文。结果表明，面向SSD者的基于AI的自动化言语治疗工具正日益受到研究人员的关注。根据综述论文，构音障碍是基于AI的自动化言语治疗工具处理最频繁的SSD。此外，我们的分析表明，大多数研究人员提出了完全自动化的工具，而未考虑其他利益相关者的作用。我们的综述指出，基于移动端和游戏化的应用是最频繁的干预模式。结果进一步表明，仅有少数研究将此类工具与专家言语语言病理学家（SLP）的效果进行了比较。我们的论文展示了该领域的最新技术水平，基于研究问题提供了重要见解，并为未来研究方向提供了建议。
引用
@article{arxiv.2204.10325,
title = {AI-Based Automated Speech Therapy Tools for persons with Speech Sound Disorders: A Systematic Literature Review},
author = {Chinmoy Deka and Abhishek Shrivastava and Ajish K. Abraham and Saurabh Nautiyal and Praveen Chauhan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10325},
year = {2024}
}
备注
This article has been accepted for publication in Speech, Language and Hearing, published by Taylor & Francis