Reclus Florence(孫鄉(xiāng))，楊學智，李海燕，朱慶文，牛 欣

(北京中醫(yī)藥大學基礎醫(yī)學院，北京 100029)

1 前言

在高級動物中，嗓音是一個很好的生理和心理信號，可以辨別個體差異。人類的研究證明，語音音高與年齡、性別、體積［1］、激素變化、情緒等相關。中醫(yī)的聞診研究主要集中在各種疾病或證候所導致的異常語言及聲音，而在體質方面著重研究的是《黃帝內經·靈樞》中的陰陽二十五人對應的二十五音［2］。本研究探索了多種語音特征與現(xiàn)代中醫(yī)9種體質的相關性。

古代音樂學按照“三分損益法”［3］所生成的五音“宮徵商羽角”在中醫(yī)學中分別與五行“土火金水木”和人體的五臟“脾心肺腎肝”相對應，用于疾病的診斷與治療。但五音的內涵遠遠超出我們限制于5個音高的理解，包括了音色與語調的動態(tài)情況，以及在心理層次上所產生的或對應的情緒［4］。因此，我們提出了用聲學技術對語音進行多種特征的研究思路。

我國目前最常用的現(xiàn)代體質分類法是9種體質［5］(即平和質、陰虛質、陽虛質、痰濕質、濕熱質、氣虛質、瘀血質、氣郁質、特稟質)。其中只有氣虛體質有明確的語音特征(“語音低弱，短氣懶言”)，其他體質只有一些能體現(xiàn)在語音上的人格或行為特點。

自然表達雖是“理想”的錄音內容，但在實驗條件或今后高度自動化的診斷程序中比較難得且并不規(guī)范。況且“不自然”的錄音內容也能提供豐富的信息。于是，我們的研究分析了多種錄音內容所提供的語音參數(shù)。不同內容各有利弊，部分內容的優(yōu)點與缺陷簡列入表格1。

表1 錄音內容比較

基于上述考慮，我們利用現(xiàn)代聲學技術［4］和中醫(yī)辨證體質分類(9種體質)研究了成人語音特征與體質的相關性，并建立了回歸模型。

2 方法

2.1 受試對象

18歲～38歲的40位女性和10位男性，受試者皆以普通話為母語或常用語，均為健康或亞健康狀態(tài)的北京中醫(yī)藥大學學生，平均年齡23歲。

2.2 排除條件

軀體或心理病變、聽覺障礙、語言障礙、語音障礙患者，鼻子有(或有過)骨折或手術，外感病或其他影響語音疾病，患咽喉疾病或咽喉做過手術者，妊娠婦女，1周吸煙超過1包，受試日有特殊語音或其他疲勞或不適，情緒激動或精神創(chuàng)傷，飲酒過度，服激素類或抗膽堿類藥物、服大量熱性或燥性中藥等。

實驗在安靜的室內進行(噪音小于40dB)，測試人員先把話筒掛在受試者的脖子上讓受試者習慣并能盡量忽視設備(話筒在嘴的斜下方，45度角，距離5cm)，測試人員距離被測試者1.5m～2m與他聊天，請他取舒適站立體態(tài)，待他情緒穩(wěn)定、呼吸均勻且能夠達到自然發(fā)聲。

數(shù)據(jù)采納方法為:測試人員用電容性全方位全譜話筒 Superlux ECM999，連在外接聲卡 M-audio 610和筆記本電腦，采取了16bit的精度及44.1kHz抽樣頻率的數(shù)碼錄音，并用聲圖分析軟件 Praat 4.2.07［6］獲得了特征參數(shù)。

錄音內容:發(fā)出最舒服的 a(?。踑］)音，連續(xù)做3次，隔10min再做1次;用440Hz的固定唱名A=la音高發(fā)出a:(啊)音 ;發(fā)出1個最舒服有持續(xù)最長的a(啊)音，連續(xù)做2次取最佳;發(fā)普通話四聲 a(啊)ā á ǎ à;從 1 數(shù)到 10;定音域:從舒適音發(fā)到最高音，再從舒適音發(fā)到最低音，朗讀一小段故事，回答2個問題。

所取參數(shù):通過 Praat軟件獲得的客觀語音參數(shù)如下［7］。

表2 本研究所利用的語音聲學參數(shù)

測試人員通過9種體質量表獲得了受試者的中醫(yī)體質參數(shù)。

然后利用SPSS17統(tǒng)計軟件分析語音特征和體質特征、體質參數(shù)和語音參數(shù)的單獨相關性、最后用R統(tǒng)計軟件進行回歸研究。

3 結果

3.1 可行性

所用錄音方法被所有受試者接受，錄音設備、分析軟件能夠提供64個語音參數(shù)。

3.2 描述性統(tǒng)計

3.2.1 語音特征 我們?yōu)槊恳活悈?shù)都做了描述性統(tǒng)計分析，并研究了男女差異和女性受試者的長幼差異(幼組為18歲～24歲的本科生，長組為25歲 ～38歲的研究生)，表3只提供［a］音的基本參數(shù)，關于其他變量詳情請見2012年本作者的同名博士論文。音基本參數(shù)

表3 ［a］

3.2.2 體質特征 在本實驗的49位受試者中(1位女性受試者的臨床信息不符合問卷所得的“平和體質”，所以其數(shù)據(jù)沒有被納入結果分析)，11位的問卷結果屬絕對平和體質(平和分數(shù)高于60且其他體質偏頗分數(shù)低于30)，5位屬幾乎平和體質(平和分數(shù)高于60而有1個不超于39分的體質偏頗趨向)，共16位平和體質，占總受試者的32%，符合研究年齡段的體質分部。有體質偏頗(平和分數(shù)不足60分并有1個超于40分的體質偏頗趨向)的人數(shù)與比例列在表格4。

表4 受試者的體質偏頗分布

陰虛體質的比例偏高可能是因為所有受試者都是年輕學生，生活方式容易導致陰虛。超過60分的比例(12.1%)的比較小，說明受試群體總體不處于病態(tài)。

3.3 語音參數(shù)與體質參數(shù)的單獨相關性

很多語音參數(shù)都各自與體質參數(shù)有關系性，大體符合中醫(yī)體質理論，在男女、長(25～38歲)幼(18～24歲)有別。在此提供39位女性的語音參數(shù)和個體質參數(shù)的相關性研究結果:(1)平和參數(shù)越高:持續(xù)a音的能量付出越小(r(37)=－0.342*，p=0.033)，音域越窄(r(37)= －0.358*，p=0.032)，朗讀速度越快(r(37)=0.370*，p=0.021)，朗讀音高標準差越小(r(37)=－0.386*，p=0.015);(2)氣虛參數(shù)越高:第2個持續(xù) a音的音長越長(r(31)=0.381*，p=0.029)，朗讀音高標準差越大，接近顯著性(r(37)=0.315，p=0.051)在幼者顯著(r(26)=0.543＊＊，p=0.003)，朗讀語速越慢(r(37)=－.456**，p=0.004);(3)陽虛參數(shù)越高:音域越廣(r(37)=0.368*，p=0.027)，朗讀音高標準差越大(r(37)=0.468＊＊，p=0.003)，朗讀語速越慢，接近顯著性(r(37)= －0.310，p=0.054)，在 長 者 顯 著(r(9)= － 0.768＊＊，p=0.006);(4)陰虛參數(shù)越高，i的第3共振峰越高(r(31)=0.375*，p=0.031)，持續(xù) a音音高越低(r(37)=－0.355*，p=0.026)，朗讀音高標準差越大(r(37)=0.345*，p=0.031)，回答的音強越大(r(31)=0.319*，p=0.048);(5)痰濕參數(shù)越高:a音共振峰平均值(r(37)=0.393*，p=0.013)和 a音第 3 共振峰(r(37)=0.371＊＊，p=0.02)越高，朗讀音高標準差越大(r(37)=0.521＊＊，p=0.001)，朗讀語速越慢(r(37)=0－.320*，p=0.047);(6)濕熱參數(shù)越高:i音的第3共振峰越高(r(37)=0.418*，p=0.015)，朗讀音強微擾越多(r(37)=0.316*，p=0.05)，回答音強越大(r(37)=0.332*，p=0.039);(7)血瘀參數(shù)越高:i音第3共振峰越高(r(37)=492＊＊，p=0.004)，朗讀音高標準差越大(r(37)=0.369*，p=0.021)，朗讀語斷越多(r(37)=0.416＊＊，p=0.008);(8)氣郁參數(shù)越高:音域越寬(r(37)=0.368*，p=0.027)，朗讀音高標準差越大(r(37)=0.371*，p=0.02)，朗讀語速越慢(r(37)=－0.319*，p=0.047);(9)特稟參數(shù)在整體女組里沒有顯著的相關性。因為語音參數(shù)有內部相關性，所以簡單的相關性研究不足以建立預測模型。

3.4 多元線性回歸分析

在探討語音特征和體質參數(shù)的相關性過程中，我們看到體質參數(shù)之間和語音參數(shù)之間本身皆存在相關性，所以我們根據(jù)方差分析(analysis of variance，ANOVA)和 Akaike information criterion(AIC)①Akaike，Hirotugu(1974).A new look at the statistical model identification.IEEE Transactions on Automatic Control 19(6):716-723.準則對變量進行逐步回歸，以便挑選出統(tǒng)計上相對獨立并有顯著貢獻的語音參數(shù)作為解釋變量。我們發(fā)現(xiàn)，通過34個語音參數(shù)的線性回歸能夠非常好的建立模型，預測39位女性受試者的體質參數(shù):測定系數(shù)R2很高，模型 p值分很低。平和:R-squared=0.8114，p=0.022;氣虛:R-squared=0.9506，p=0.004;陽虛:R-squared=0.9082，p=0.0017;陰虛:R-squared=0.9239，p=0.0016;痰濕:R-squared=0.9032，p=0.0248;濕熱:R-squared=0.9922，p=0.0003;血瘀:R-squared=0.9399，p=0.0013;氣郁:R-squared=0.9606，p=0.0016;特稟:R-squared=0.9121，p=0.0002。34個獨立語音參數(shù)主要來自于 a音、持續(xù) a音、四聲、朗讀、回答5個錄音內容，其中11個在5種體質參數(shù)以上的預測有顯著性，如平均 a音音高、平均 a音音強、平均 a音音強微擾、a音音強標準差、朗讀平均音高、朗讀音高標準差、朗讀最低音高回答平均音高、回答最高音高、回答音高微擾、回答音強微擾和回答語速。

4 討論

本實驗樣本量較小、來源單一、缺乏代表性，所以回歸模型的有效性限于研究對象人群。如欲進一步深入研究，則需要通過更有代表性的大樣本實驗來修改和擴展模型。

研究的相關性結果提示我們，體質偏頗雖然與一些證候同名，但性質、癥狀和嚴重程度與病態(tài)有差異，語音表現(xiàn)也有所不同。根據(jù)回歸的結果、語音特征與體質的關系部分符合9種體質理論。(1)平和與非平和:多種語音參數(shù)在平和與非平和參數(shù)里的回歸影響是相反的，符合邏輯;(2)音高:平和參數(shù)越高，3個a音音高平均值、第2a音的第2和第4共振峰越低，第2a音的基礎頻率越高。朗讀最低音高越低，朗讀音高標準差越低，與非平和相反;(3)音強的前后變化:平和參數(shù)越高，3個a音的音強標準差越高;(4)語速和連貫性:平和參數(shù)越高，回答語速越慢，語斷越少，與非平和相反;(5)微擾與波動性:平和參數(shù)越高，回答音高微擾越多(朗讀也有同樣趨向)，音強微擾越少;(6)與高平和參數(shù)相應的語音特征符合“身體健康，性格隨和開朗”:發(fā) a音自然(音高較低)，需要重復時認真(音高略有提高)，朗讀也比較自然，允許自己發(fā)出較低音，但情緒穩(wěn)定，語調較平。平和參數(shù)高時，錄音過程開始發(fā)的2個a音和最后發(fā)出的a音的音強有差異(發(fā)音比較靈活)，表達從容連貫，音高微擾多表現(xiàn)聲帶不緊張、彈性好，音強微擾少表示氣流穩(wěn)定。

4.1 氣虛

氣虛參數(shù)越高，a音音高平均值、朗讀音高標準差、朗讀最低音高、朗讀最高音高越高，平均a音音強和a音音強標準差越低，回答語速越快，回答音高微擾越少，回答音強微擾越多。氣虛體質參數(shù)高時，語音偏高，朗讀音高幅度大，音強及其變化幅度不大但并不穩(wěn)定，音高的自然波動少，持續(xù)a音更長，音強大。語調幅度大、付出能量多，看似缺乏內斂，可能是導致氣虛的行為原因之一。這些特征不完全符合“喜靜懶言，語音低弱，氣短、容易疲乏”，體質偏頗嚴重或有明顯氣虛癥狀時可能才會充分符合中醫(yī)體質理論。

4.2 陽虛

陽虛參數(shù)和多個語音內容的音高和音強都是反性的，但與自然回答的音高和音強、持續(xù)a音的音長是正性的，所以也不完全符合“性格多沉靜、內向”，部分表現(xiàn)與氣虛相似，可能也屬導致陽虛的行為因素。

4.3 陰虛

回答語速快，音斷多，部分符合“外向好動、活潑”。

4.4 痰濕

多種相關性，難以評價是否符合“性格偏溫和、穩(wěn)重”。

4.5 濕熱

大體與音高、音強、語速皆有正性相關性，符合實證的“容易心煩急躁”。

4.6 血瘀

與自然回答的語速和語斷的正性相關性符合“易煩”的特征。

4.7 氣郁

與音調幅度、語速和語段的正性相關性大體符合“性格內向不穩(wěn)定、敏感多慮”，可理解為包括自身抵御氣郁趨向反映的氣郁癥狀。

5 結論

用聲學技術獲得的客觀語音特征和體質參數(shù)的相關性是豐富而密切的，大體符合中醫(yī)傳統(tǒng)認識和現(xiàn)代知識。用本研究的語音參數(shù)可以建立比較有效的回歸模型。我們希望能夠用更大的樣本量建立一個更可靠的、適合不同年齡段、不同社會背景、不同地域男女的有效模型，并且在這個基礎上繼續(xù)探索不同人群和不同體質的差異性，繼續(xù)研究不同人格、情緒、勞累程度、體征、癥狀、證候與疾病對語音特征的影響，通過客觀化和量化聞診信息，進一步發(fā)揮中醫(yī)四診合參的診治意義，使得中西心身整合醫(yī)學更好地服務于人類健康。

［1］Laetitia Bruckert.Women use voice parameters to assess men’s characteristics［J］.Proc Biol Sci.，2006 January 7，273(1582):83-89.

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［5］王琦.中醫(yī)體質學［M］.北京:人民衛(wèi)生出版社，2005:2.4.15.

［6］Praat 4.2.07 software(P.Boersma and D.Weenink，http://www.praat.org).

［7］Adrian Fourcin著.張家脲譯.嗓音質量評價與測量.Journal of Audiology and Speech Pathology，2008，16(4):350.