郗昕教授是解放军总医院耳鼻咽喉科研究所的研究员，他分析指出当前我国HA和CI新技术不断涌现，我们亟需新的、与国际接轨的言语识别能力评估路径与方法。郗昕教授详细介绍了他与国内外专家合作开发语言成效评估工具Matrix的过程，相信对今后的听力语言评估技术会有新的帮助。
人工耳蜗(cochlearimplantation,CI)和助听器(hearingaids,HA)是帮助听力障碍患者恢复言语听说能力的生物医学装置。新的HA和CI技术及理念的国际多中心循证研究已成耳科、听力及康复领域关注的焦点。自上世纪70和90年代中期，HA和CI在我国逐渐开展并形成一定的规模。进入新世纪以来国产HA和CI也逐渐走出国门，但我国尚缺乏多中心、大样本、与国际接轨的CI和HA成效分析的研究报告。
HA和CI使用者的言语识别能力，无疑是评判康复成效的金标准。
2000年之后，华人听力学家初步建立起普通话版本的CI言语识别评价体系，应用于术前病例筛选和术后康复评估的需要。
新产品新技术催生CI、HA的新言语评估方案，新的助听产品（如非植入式的骨传导装置）及听觉植入技术（如听觉脑干植入、声电联合刺激等）不断涌现；新的听觉植入理念不断涌现，如双模式(CI+HA)、双侧植入、单侧聋患者的植入等。
需要创立更精准的噪声下言语测听材料和适应临床科研需求的评估路径。
我国对听力残疾人辅助力度逐年加大，CI植入数量增长迅猛；健康老龄化的观念被广泛接受，HA使用率快速提升；
开发国产CI、HA装置，让具有自主知识产权和适应汉语声调特点的国产低价位、高性能的人工HA和CI产品普惠大众；
让CI、HA装置走出国门，参与国际竞争，就必须用国际通行范式来讲好“中国故事”。因此建立与国际接轨的中文康复成效评估体系，参与国际跨语种的多中心研究，是我们这一代听力学工作者必须承担的责任。
为什么要设计Matrix语句测听材料？
1982年Hagerman首先提出了瑞典语矩阵式测听材料的构型，测试材料由10个人名+10个动词+10个量词+10个形容词+10个名词构成50词的陈述句矩阵，具有以下特点。
贴近日常生活，句式结构齐整，可以排除受试者在认知及语言水平的差异；
理论上可以组合出10^5=100000种语句，不必担心受试者会记住某些词句；
既可用于开放式，也可用于闭合式测试（不懂测试语种的测试者也可以执行）；
可在安静和噪声条件下测试言语识别率和识别阈。
2015年国际康复听力学董事会(ICRA)建议使用矩阵式(Matrix)测听材料。在德国Oldenburg大学的主导下，欧洲各主要语种（英、法、德、意、俄、荷、西班牙、芬兰、瑞典、丹麦、挪威、波兰、土耳其）都发展出了相应的Matrix语句版本；之后这一言语测听范式由欧洲推广到美国、以色列、沙特、印尼、中国、韩国、日本等国家。
郗昕教授特别强调，编撰基础语句矩阵看似简单，实际是对编撰者汉语语言学知识的考验。句表由50个关键词组成，可以保证测量精度。同时这50个词一定是生活中出现频次高、语意预见性低的简单词，从而可照顾到受试者有限的语言能力；还要符合音位平衡原则以代表汉语普通话的音系。最具挑战性的是由名词、动词、形容词等词组成的100000句子都要词语搭配合理，语句通畅。
录音、剪辑与噪音生成
录音：特邀传媒大学播音主持系女研究生赴德录音。语速中等，自然发音，避免一切不自然的重读和停顿等。
剪辑：将录音粗剪出句子，挑选出无瑕疵的句子。将句子的五个语法成分都剪切成词语片段，再依据语音处理技术，拼装出语气自然的300句。
噪音生成：将上述每一句多次重复，间隔从5ms到2s不等的静音时长，串接成约2.5min的语段。将多个语句（至少30个）形成的类似语段叠加起来，则形成与发音人语谱完全相同（对语句实施能量掩蔽的效能最高）的准稳态言语噪声。
同质性优化测试
招募20名正常听力年轻人以拉丁方实验设计，在10种信噪比（-18.5~4.0dBSNR）条件下进行语句识别率测试。拉丁方设计的目的是保证每一个词都能等机会地在每一个信噪比下施测两次。然后计算每一个词在10种SNRs环境下由两名聆听者聆听三遍而所贡献的正确识别率，以Logit曲线为模版，以最小二乘法拟合每字的识别率与信噪比(P-SNR)函数关系，获得每个词的SNR50阈值。
剔除变异度较大的5个词，与之关联成句的65个词也随之去除。对剩余的435个词逐一精细调整其幅度，使其全部具有趋于一致的信噪比阈值。这一过程称为同质性优化。
最后将这435个词重新编撰为16张Matrix测试句表，且这些表又可以两两组合成8张大表，用以自适应方式测得受试者的噪声下言语识别阈。
评估测试
分别在德国Oldenburg、北京、香港的普通话人群中，对经同质性优化后的句表的等价性进行验证，得出正常值并考察练习效应对测试结果的影响。由于Oldenburg测试对象是当地华人和留学生，年龄跨度比较宽，因此所测得的信噪比识别阈略高于在北京和香港所收集的正常听力年轻人的数据。测试者进行二轮练习后，测试所得的信噪比识别阈趋于稳定，且北京、香港和Oldenburg三地的数据也都支持此结论。
同时还验证了16张汉语普通话Matrix语句表具有非常高的一致性。在全球多语种Matrix材料中，汉语材料是噪声下识别能力最强的语言，再次印证了汉语“声调”具有抗噪声的先天禀赋。
应用愿景
最后，郗昕教授还结合他新近开展的牙骨传导的单侧聋干预项目的实际应用，介绍了种类繁多的不同方位噪声下的语句识别阈测试方法，呼吁大家将新的理念和技术应用到听力学行业中，推动国内及全球听力学事业的发展和进步，提高全球医疗水平，使听障朋友的生活更加丰富多彩。
