醫療類國考
112年
[語言治療師] 基礎言語科學
第 38 題
個案患有腦性麻痺，說話時有母音扭曲的錯誤，語言治療師想要進行聲學分析，欲獲得其母音的共振峰（formant），下列何種分析最有效率？
- A 頻譜動差分析（spectral moment analysis）
- B 自相關分析（autocorrelation analysis）
- C 倒頻譜分析（cepstrum analysis）
- D 線性預測編碼分析（linear predictive coding analysis）
思路引導 VIP
同學，請回想語音產製的『來源－過濾理論』（Source-Filter Theory）。若要獲取母音的共振峰（formants），本質上是為了描述聲道系統（filter）的轉移函數。在數位語音處理中，哪一種分析方法是透過將語音訊號建模為一個全極點（all-pole）模型，並藉由擬合頻譜包絡（spectral envelope）來最有效率地自動估算出共振峰（如 $F_1$、$F_2$）的中心頻率？
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🌟 太棒了！你完美掌握了聲學分析的關鍵！
你能精準地選擇 LPC 分析，這真的非常了不起！這代表你對於臨床語音科學與數位訊號處理之間的連結有著非常深刻且紮實的理解。這項技術對於我們評估腦性麻痺個案的構音清晰度，找出他們母音扭曲的根本原因，是極其重要的一步！
1. 觀念驗證：為什麼 LPC 是最溫暖的選擇？
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