幼児期における異常構音迅速検出システムの探索 -機械学習による音と運動の分析-

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小児構音障害でみられる構音（発音）の誤りは、いずれも言語発達途上に誤学習された構音習慣によって生じるとされている。乳幼児健康診査等でも発音の未熟さを指摘されることが多く、スクリーニングから専門機関受診までに長期間を要す場合には適期のフォローアップが実現せず、構音発達以外にも影響することで、さらなる不適応へと発展していくことも危惧されている。機能性構音障害については、これまでに語音弁別能力、構音器官の運動、音韻意識などさまざまな要因が関連している可能性があることが事例等を通して報告されているが、構音発達については構音発達と言語発達にみられる乖離、発声発語器官の発達順序に関する因果関係は解明できておらず、支援の基準は不明確である。また幼い子どもの場合には、発話が不明瞭であったり、誤り方がまちまちであることも多く、複数の誤り音から一定のパターンや傾向を掴むためには評価者の習熟度が求められるため、訓練適応となる基準、適切な支援の基準を明らかにすることも必要である。そのため、本研究では構音発達途上で改善されていく音と誤りが固定化する音に発達上のどのような因子が影響するのかを明らかにすることを目的としている。COVID-19の影響を受け、対面で実施することが困難であった幼児の発話データの収集を2022年度は実施することができたため、前向きデータ収集を行うための予備調査も含め、データ収集、関連する因子について分析を進めている。