构音语音重读_儿童语音_儿童语音测评

构音语音重读_儿童语音_儿童语音测评
简介
通过智能语音分析引擎，对语音特征，发音嘴形等特征进行采集识别，分析出患者的发音特征，让患者进行针对性发音和口形训练。它提供多种实时的、可以激发矫正效果的卡通游戏，融合了实时缓解与视听反馈技术，提供形式活泼、高参与性的康复平台。
Recogzer
智能语音识别引擎是*良好的语言分析识别解决方案，针对言语认知障碍患者进行特别优化，能自动识别发音不全或含糊的声音，并分析出其存在的问题。能自动适应地方口音，对非标准普通话的汉语有自动学习的功能。
语音训练
语音训练利用数字信号处理（DSP）组件对语音特征进行分析和表达，进行可视化显示和游戏参数控制，给患者直观的特征反馈，激励患者挑战指 定特征。
项目           表达                 特征
音调           高低                 频率
响度           大小                 振幅
持续性        长短                 时间
口部活动训练                                                                                                    口部活动训练利用嘴形感应功能，感应嘴型指 定口部特征，利用嘴型特征控制游戏，给患者直观的特征反馈，激励患者挑战指 定特征。
   
类似发音           动作               特征         效果                                                                                                                             a                     嘴长大            嘴高度      越高越好                                                            o                     嘴唇成圆形      嘴高宽比   比例越接近1越好                                        i                      嘴成扁平状      嘴宽度      越宽越好                                                 u                     嘴拢圆            嘴突度      越突出越好                                                b                     鼓腮               腮部高度   高度离鼻子越近越好                                 声音识别分析引擎                                                                                                分析引擎使系统无需传统麦克风即可达到语音采集的功能，同时能*大限度的去除环境声音和非患者声音的干扰，完全颠覆了传统语言康复系统语音采集模式，引擎还能测量病人到麦克风间的距离，根据当前采集到的音量计算出病人实际发音音量。完全颠覆传统音量评判标准。
    系统组成：
音频采集系统
采用了四元线性麦克风阵列技术。麦克风阵列中包含四个相互独立的小型麦克风，其中右侧3个、左侧1个，每个小型麦克风之间相距数厘米，其排列呈线形，捕捉多声道立体声，通过数字信号处理（DSP）等组件，根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向，同时利用噪声消除和回波抑制算法，尽可能避免环境噪声和扬声器回生的影响。
面部角度识别系统
镜头矩阵识别镜头内的所有人脸，根据麦克风阵列识别到的声音来源角度，判断声音是哪一张人脸发出的，然后分析人脸朝向，判断该声音是否是面向系统发出，*后综合分析是否采纳该声音。
   
COGNI是基于证据的言语认知训练的*者。1981年在瑞典诞生后，立即引起言语认知训练的一场革命。2005年总部迁至美国，目前其主要市场为美国和欧洲，分点遍布*各地。在进入中国台湾和香港后，如今以*的优势迅速占领*市场。
COGNI是一种突破性研究的*组合，它结合了多年的研究成果，经过科学验证，临床实用表明COGNI是市场上*有效的言语认知训练产品，可称得上*的言语认知疗法软件系统，是言语认知缓解师一个强有力的工作平台。
COGNI具有无限用户许可特性，是一套*成本效益的系统。
简介
通过智能语音分析引擎，对语音特征，发音嘴形等特征进行采集识别，分析出患者的发音特征，让患者进行针对性发音和口形训练。它提供多种实时的、可以激发矫正效果的卡通游戏，融合了实时缓解与视听反馈技术，提供形式活泼、高参与性的康复平台。
Recogzer
智能语音识别引擎是*良好的语言分析识别解决方案，针对言语认知障碍患者进行特别优化，能自动识别发音不全或含糊的声音，并分析出其存在的问题。能自动适应地方口音，对非标准普通话的汉语有自动学习的功能。
语音训练
语音训练利用数字信号处理（DSP）组件对语音特征进行分析和表达，进行可视化显示和游戏参数控制，给患者直观的特征反馈，激励患者挑战指 定特征。
项目           表达                 特征
音调           高低                 频率
响度           大小                 振幅
持续性        长短                 时间
口部活动训练                                                                                                    口部活动训练利用嘴形感应功能，感应嘴型指 定口部特征，利用嘴型特征控制游戏，给患者直观的特征反馈，激励患者挑战指 定特征。
   
类似发音           动作               特征         效果                                                                                                                             a                     嘴长大            嘴高度      越高越好                                                            o                     嘴唇成圆形      嘴高宽比   比例越接近1越好                                        i                      嘴成扁平状      嘴宽度      越宽越好                                                 u                     嘴拢圆            嘴突度      越突出越好                                                b                     鼓腮               腮部高度   高度离鼻子越近越好                                 声音识别分析引擎                                                                                                分析引擎使系统无需传统麦克风即可达到语音采集的功能，同时能*大限度的去除环境声音和非患者声音的干扰，完全颠覆了传统语言康复系统语音采集模式，引擎还能测量病人到麦克风间的距离，根据当前采集到的音量计算出病人实际发音音量。完全颠覆传统音量评判标准。
    系统组成：
音频采集系统
采用了四元线性麦克风阵列技术。麦克风阵列中包含四个相互独立的小型麦克风，其中右侧3个、左侧1个，每个小型麦克风之间相距数厘米，其排列呈线形，捕捉多声道立体声，通过数字信号处理（DSP）等组件，根据麦克风阵列接听声音的时间差来判断声源方向，同时利用噪声消除和回波抑制算法，尽可能避免环境噪声和扬声器回生的影响。
面部角度识别系统
镜头矩阵识别镜头内的所有人脸，根据麦克风阵列识别到的声音来源角度，判断声音是哪一张人脸发出的，然后分析人脸朝向，判断该声音是否是面向系统发出，*后综合分析是否采纳该声音。
   

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