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天使語訓康復軟件是一款功能十分強大的語言康復訓練軟件,該軟件專門針對助聽器和人工耳蝸佩戴者量身定制,能夠為用戶提供針對性的聽力和語言康復訓練,內置了豐富的康復訓練課程,幫助用戶優化你的聽覺感知能力,有需要的小伙伴快來下載體驗吧。
基本模塊
天使語訓基本訓練模塊主要是針對人工耳蝸患者從八個不同 的方面,包括單頻訓練 | 韻母訓練 | 聲母訓練 | 聲調訓練 | 話者辨認 | 環境聲音 | 字詞訓練 | 日常用語,進行最基本的感知訓練,從而提高患者在這些方面的感知辨別能力,提高在日常生活中的言語感知和交流能力。
音樂感知模塊
天使語訓音樂音符感知訓練模塊主要是針對人工耳蝸患者針對音樂音符感知存在的問題而專門設計的。整個模塊包括簡單的單音符辨識訓練,多音符輪廓變化識別,多音符變化序列識別,音樂和弦識別,在屏蔽音符下的音符輪廓識別,和音樂樂器識別等不同的訓練組合。每個訓練組又有不同的訓練級別。研究表明簡單音樂音符感知的提高對音樂欣賞有很大的幫助。
電話言語感知模塊
天使語訓電話言語識別訓練模塊主要是針對人工耳蝸患者在電話交流時存在的問題而專門設計的。在這個模塊中的訓練采取實時信號處理的方法進行。也就是說原始的寬帶言語信號通過帶通濾波,只保留與電話語音類似的頻譜信息。在電話言語識別訓練模塊中,所有的訓練和測試組合與基本模塊是一樣的,唯一的區別就是電話模塊中的所有語音信號的頻譜限制在300-3200赫茲之間。
噪聲下言語感知模塊
天使語訓噪聲下的言語識別訓練模塊主要是針對人工耳蝸患者在噪聲環境下言語識別存在的問題而專門設計的。在這個模塊中的訓練采取心理物理實驗中常用的自適應方式動態進行。也就是說言語識別的難度靠增加背景噪聲的強度來逐步改變的。訓練所要的材料可以是字詞和短句。背景噪聲也可以多樣化,包括嘈雜掩蔽噪聲,寬帶掩蔽噪聲和語言型掩蔽噪聲。
聽覺分辨率模塊
天使語訓聽覺分辨率訓練模塊主要是針對人工耳蝸在辨識聲音信號之間的微弱差異存在的問題而專門設計的。通過訓練,這個模塊可以系統地提高在頻域,時域,幅度上的微弱聲音信號差異的辨識能力,從而提高語音信號之間的辨識能力,最終達到言語理解的提高。
封閉式言語感知測試模塊
標準化的言語感知測試主要是用于評估電子耳蝸植入者在植入前后聽能改善的能力。標準化的言語感知測試主要是天使評估聽能綜合測試系統(AngelTest?)的內容。為了方便天使語訓的用戶,特此把天使評估中的內容作為一個特殊模塊集成在天使語訓之中。
快速言語感知訓練模塊
由于各種聆聽環境的要求和不同講話者的習慣,有些說話者的講話速度非???,對有正常聽力的聆聽者而言,快速的言語并沒有對理解和交流帶來太多的困難,但是人工耳蝸植入者或者助聽器佩戴者對快速言語的感知存在一定的困難。天使語訓快速言語感知訓練模塊主要是通過對快速言語的針對性訓練來提高人工耳蝸植入者或者助聽器佩戴者在日常生活中的理解和交流能力。
粵語感知訓練模塊
天使語訓中的模塊基本以中文普通話為主。但是中國各地的方言眾多,許多植入者所在的地區基本上以方言為主,粵語是其中一個比較典型的方言,粵語與中文普通話的發音差異較大,而且會講粵語的人士也比較多。這些人士平時講普通話的機會不多,大部分的時間是以講方言為主。而且有一些人基本上不講普通話,主要是以講方言為主。針對性的方言訓練模塊對這些人士來說是非常重要的。為了幫助這些人士提高在日常生活中的理解和交流能力,天使語訓特此推出一系列的方言感知訓練模塊。
封閉短句測試模塊
封閉中文短句字詞測試模塊是由蘇州大學第一附屬醫院和加州大學洛杉磯分校聯合開發的針對中文普通話在噪聲下的言語測試材料。與傳統的中文普通話(MSP)測試材料,中文在噪聲下的言語測試(MHINT)有所不同,封閉中文短句測試采用了固定的句子結構(名字,動詞,數字,顏色,和水果)。每一類有10個字詞,總共有50個字詞。而且所有的測試使用封閉式測試方式:計算機會在每一類中隨機挑選出一個字詞,計算機再把這些字詞拼接成一個完正的句子。測試者仔細聆聽所播放的句子然后在屏幕中所顯示的選項中選擇每一類中最接近的字詞。
天使語訓運行很慢;聲音斷斷續續
可能解決方案:確保您的計算機滿足最低系統要求關閉除“天使語訓”以外的所有其他程序。重新啟動計算機,重新啟動“天使語訓”。
聽不見任何的聲音
可能解決方案:檢查一下外接喇叭是不是連接正確,而且接上了電源。再檢查一下計算機的音量不是關掉了(單擊工具欄中的揚聲器圖標)檢查聲卡是否正常工作(轉到開始菜單/設置/控制面板/設置/聲音和音頻設備,看看如果被選中了正確的音頻硬件)
屏幕看起來扭曲或者模糊
可能解決方案:確認屏幕分辨率為1024 x 768或更高。點按一下鼠標的右鍵,選擇“刷新屏幕”。如果需要的話,可以退出并且重新運行“天使語訓”,或者重啟計算機,再運行“諾爾訓”。
天使語訓跟上次使用的看起來不一樣
可能解決方案:確保你選擇了與上次一樣的課程。同時確保你選擇了正確的模塊。