ShrineDe06/phonological-dyslexia-detection-system

# 语音障碍阅读障碍检测系统 ## 概述 语音障碍阅读障碍检测系统是一个计算框架，旨在对与语音障碍阅读障碍相关的认知模式进行建模和分析。 该项目集成了心理语言学特征工程、降维、反应时间模拟、字素-音素同步分析、图神经网络和机器学习技术，以计算方式研究与阅读相关的障碍。 该系统并非作为临床诊断工具，而是作为一个面向研究的模拟环境，用于研究语音处理缺陷和与阅读障碍相关的行为特征。 ## 研究动机 语音障碍阅读障碍的特征在于难以将书面符号（字素）映射到其相应的声音（音素），通常会导致阅读表现受损。 传统评估严重依赖于行为观察和标准化测试。该项目探索计算模型是否能够复制已知的阅读障碍相关现象，例如： - 延迟的反应时间 - 增加的阅读错误 - 字素-音素去同步化 - 词汇处理不稳定性 - 语音解码困难 ## 目标 - 构建具有心理语言学基础的词汇数据集。 - 使用词汇特征测量正字法复杂性。 - 模拟典型和阅读障碍人群的阅读行为。 - 对字素-音素同步缺陷进行建模。 - 使用图神经网络学习潜在的认知表征。 - 通过机器学习方法生成与阅读障碍相关的风险指标。 ## 数据集 ### 主要数据集 MRC 心理语言学数据库 使用的特征包括： - 字母数量 - 音素数量 - 熟悉度 - 具体性 - 意象性 - 词频 - 其他心理语言学属性 ### 外部资源 - CMU 发音词典 (CMUdict) - NLTK 语言资源 ## 系统架构 ### 阶段 1 – 词汇数据准备 - 数据集清洗与预处理 - 移除不完整的词汇条目 - 正字法深度得分生成 - 特征归一化 输出：

标签：Apex, 图神经网络, 心理语言学, 机器学习, 特征工程, 计算认知科学, 逆向工具