语音评估与训练系统-语音重读-语音测评

语音评估与训练系统-语音重读-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世界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。 语音训练评估 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，分点遍布世界各地。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，是一套极具成本效益的系统。 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世界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。 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世界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。 .三康医疗设备///语音评估与训练系统-语音重读-语音测评