口语是人类表情达意最简便的沟通方式。它不需要纸和笔做媒介，也用不着高速计算机和精密科技。不论是达官贵人还是贩夫走卒，也不论个人的学识满腹经纶还是目不识丁，口语沟通所需要的主要硬设备只是一套与生俱来的说话器官。经由此天赋机制的运转，我们就能传递自己想要表达的讯息。

要完成一个有效的口语沟通行为，必须「说话者」、「传讯系统」及「听话者」三要素兼备（见图一）才能达成。第一项条件是指具备良好口语使用能力的说话者，说话者必须能说出正确的元音、子音及声调等语音内容，产生有意义的词汇及合乎语法的语句。其次则是良好的传讯系统，说话者所产生的声波讯号，必须藉由空气等介质传递至听者的耳朵，而且传送的过程当中不会受到过强噪音的干扰而失真。第三要素是指具有解读语音能力的听话者，听话者必须能够有效辨认语音内容，理解词汇意义以及分析语法结构。这三项条件，就像一条铁链中的环节，彼此环环相扣。因此说话的历程，像是一条由许多环节所构成的说话炼，缺一不可。

当三个口语沟通的要件其中一项发生问题时，口语沟通的效能便会降低。例如，说话者语音产生的品质受损时，也就是说话「口齿不清」时，听话者往往因为不易清楚地分辨出语句中所包含的语音成分，以致无法正确地判断说话者的意图。以一个日常生活可能碰到的状况为例。当我们和一位说话生理结构有缺陷的患者（例如，脑性麻痹者、中风病人）谈话时，常常需要借助眼神和手势等非口语的视觉线索辅助，甚至要求对方把话重复说数次，才有办法猜测出或确定他所想表达的意思。

如果「口齿清晰」是完成口语沟通的重要条件，而且口语在人类的沟通意图上如此重要，则衍生出的第一个问题就是，可否能够找到一个可靠、客观而且有效率的方法，用来建立「说话清晰度」的指针？这个指针除了可以对说话障碍者的临床诊断提供一个客观评估说话效能的工具，还可以帮助我们探求说话障碍者生理功能缺陷的情况，进一步提出有效的语言复健方案。

那么，说话清晰度究竟是什么？简单地说，它含有以下两层涵义。首先，透过某种传讯系统，说话者表达的沟通意图与听话者对所听见语言内容所作的反应，二者之间相互吻合的程度，就是清晰度。其次，清晰度表示在日常生活中，使用口语达成有效沟通的能力，因此也可以用来评估说话障碍者经过治疗后的成效。

测量说话清晰度的两种方法

关于说话清晰度的测量，目前有两种常用的方法。一是采用量尺法（scaling），由多位评估者主观认定说话者的清晰度程度，然后平均多人的评估结果得到一个清晰度量尺；另一是采用项目辨识法（item identification），以平均几位听话者对说话者语音内容的正确辨识百分比为清晰度分数。

以下简单地介绍这两种测量方法的施行方式。

量尺法

量尺法依给分方式的不同，可分为等距量表（interval scale）与直接大小估计法（direct magnitude estimation）两类。等距量表法，是让听话者在事先设定的评分量尺当中，依照自身的感受，选定某一数值作为说话者的清晰度分数。例如以五点量尺评估清晰度，数字1代表极度不清晰，5代表非常清晰。一名说话者可由多位听话者来评分，然后以不同听话者评分的平均数，表示其说话清晰度分数。等距量表法在说话清晰度的测量上，曾经广为研究者采用，但是评价不一。大体而言，它有以下的优点：（1）临床上的操作简便，资料搜集所需的时间短，不需要特殊的设备即可进行资料分析。（2）评分者不需特别的训练即可胜任，容易寻找相当数量的评分者。（3）直接针对一般人所知觉到的说话清晰度向度加以评量，比较容易将测量的结果推估至自然的沟通情况。但是它也有缺点：（1）由于等距量表各点分数所代表的是评分者所认定的清晰度高低的排序，例如，非常清晰、清晰、尚可、不清晰以及非常不清晰等等。也就是属于统计学上所指的次序量尺（ordinal scale）而非等比量尺（ratio scale），听话者各点分数间的差距，就客观的角度而言并不相等，因此不同量表所得到的结果不易互相比较。（2）听话者倾向选用较不极端的数值反应清晰度，以致于评量结果常常出现趋中化现象，例如在五点量尺中，一般人常常评为"3"（尚可）。

另一种量尺法就是直接大小估计法，在应用上则未限定评分者的给分。评分者在事先指定的评分范围内（例如1至100），依照自己主观的清晰度标准任意给分。也可以让评分者在评分之前先听取一个说话样本，作为「标准清晰的样本」（假设定为清晰度是100），然后再给予所听到的说话样本一个相对的分数。不论评分时有无参照标准，最后是以不同评分者所评分数之算术或几何平均数，作为某一说话者的清晰度分数。研究显示大小估计法比等距量尺法更能精确地评量清晰度。但是大小估计法在实际应用上，也有部分缺点：（1）不同研究的评定分数并无固定的测量单位，不易与其它专业人士沟通及解释不同分数所代表的意义。（2）数据处理过程繁复，必须运用较多统计学上的技巧来处理不同评分者的差异，以取得可以相互比较的标准化分数。（3）评分者的人数不可以太少，至少要有30人以上，因而资料的搜集较耗时、费力。

从等距量尺及直接大小估计法产生的理论基础来看，大小估计法具有较佳的心理测量特性，比如说重复评分的一致性高，与所要测量概念的切合程度佳。此外，评分者的经验并不影响使用大小估计法所测得的说话清晰度分数，显示大小估计法具有相当好的测量一致性。但是在应用上，大小估计法的使用却远较等距量尺法不普遍。主要的原因是等距量尺法的实施过程比较简单，操作容易，可以节省评估所需的时间。

项目辨识法

以项目辨识法测量说话清晰度，是让评分者逐字写下从录音带中所听到的语音内容，再计算与正确语音相吻合的百分比，这种方式也称为开放式评分方法。例如：目标语音是「公车站」，而说话者被评为「空车弹」，若以全部音素都对才计分，其中必须子音、元音、声调皆和说话题本内容相同，则答对率为1/3（33.3％）。其计分方法除了以全部语音正确辨认百分比计算外，也可以用关键词词答对与否计分。除开放式方法之外，近年来也有研究者采用选择题的方式计分，亦即在评分纸上提供数个与目标字词相同或相似的选项来让评分者圈选，之后再以正确答案的百分比，作为说话清晰度分数，此种方法亦称为闭锁式评分法。用项目辨识法取得说话清晰度有以下的优点：（1）它能够有效区别出不同说话障碍的严重程度。（2）经过精心设计的说话材料，具有找出说话清晰度缺陷的可能生理机制之潜力。（3）由项目辨识法所得的说话错误类型，能够提供语音物理特性分析的切入点，以发现说话缺陷的原因，而直接大小估计法则无法提供这样的讯息。（4）由项目辨识法得到的说话清晰度分数，容易与其它研究相互比较，而且方便专业与非专业人员之间沟通。

实际上，在说话清晰度测量的过程中，除了测量方式之外，测验的内容、说话者的特质及评分者特质等等变项，都会影响测量结果。测量之前必须针对可能影响的变项，详加考虑与控制，才算是有意义的测量。以下就影响说话清晰度的可能因素稍作说明。

首先探讨测验内容对清晰度测量的影响。多篇研究得到一个相当普遍的结论：句子清晰度得分高于单字词清晰度的得分。除非有极端严重的说话缺陷，否则，同一名说话者的句子清晰度会明显高于单字词的清晰度；而且有提供语意脉络的情境比无语意脉络者的清晰度高。另外，语音材料的音韵与语法复杂度亦会影响清晰度高低。一般而言，使用较短的句子、说话者较熟悉的词汇或较简单的语法，则说话清晰度的得分较高。就听话者接收讯息的感觉管道而言，同样的说话内容如果让评分者单单只由听觉管道输入，所得到的说话清晰度分数将较同时运用视觉和听觉管道为低。综合言之，测量说话清晰度时，所选用的测验材料形式、长度、难易度及呈现方式等，都必须加以考量。

以说话者的说话特性来看，清晰度分数可作为说话障碍严重程度的指针，也就是说清晰度愈低者，表示他的说话障碍愈严重。例如，由项目辨识法所测得的说话清晰度，若分数的分散范围大，则显示不同障碍者间的说话障碍程度不一。但是不同说话者即使所得清晰度分数相同，并不代表其说话表现完全相等，在语音错误类型上仍然有极大的个别差异存在。目前说话清晰度测量的研究曾以听觉障碍者、运动性说话障碍者（如脑性麻痹、脑伤、肌肉萎缩症、帕金森症候群）、音韵障碍者等为研究对象。他们受限于不同的生理缺陷，往往表现出形形色色的说话障碍。而说话者不同的障碍类别、不同的障碍程度、障碍开始出现与持续的年龄、语文使用能力皆有可能影响说话清晰度的表现。

再从评分者特质来看，无论使用何种刺激材料，对说话者的说话特性较熟悉的评分者，对同一说话者的清晰度评分，往往比无经验的评分者高。例如，由说话者的母亲担任评分者，所得之清晰度分数通常会较一般评分者所评分数为高。依据推测，有两种可能的原因：一位有经验的听话者在多次评分过程中，逐渐熟悉某一类障碍者发音的特性，亦即同一类的说话障碍者可能存有共同的错误型态。其次，可能是因为陌生的评分者，经常会专注于障碍者奇特的语音特质，以致分散了对语音理解的注意力；不像有经验的听话者，能充分运用语境脉络线索来提取有效听辨讯息。

以上所列举出会影响说话清晰度测量的相关变项，主要从测验内容、评分者与说话者三方面加以探讨。总括来说，评量说话清晰度时需要注意的因素，与其它使用于正常人身上的标准化评量并无不同。总是要注意测量的可靠性、精准度以及评量情境的标准化。不同之处在于说话清晰度的测量，多数情况下的测量对象是说话障碍者，所以应将个别特质的差异，列入测量前准备事项的考量。

此外，得到清晰度分数之后，接着对此自编清晰度量表进行测验的信度及效度考验也是相当重要的。可以检验量表奇数题和偶数题的折半信度，作为题本的内容信度；比较项目辨识法与大小估计法二种不同方法所得结果的关联性，作为测量的效度考验（图二）。

结语

在语言科学临床研究上，清晰度是个充满吸引力的课题，研究的对象也不仅是说话障碍者，还包含第二外国语的使用者。许多研究者针对不同说话缺陷者，发展一个客观、有效的清晰度测量工具（表一），除了提供说话障碍严重度的指针之外，研究者并且试图由此得到说话缺陷的解释，作为语言训练或辅具使用的依据。有关清晰度的测量程序、方法及相关变项的考量在本文已有说明，可供运用时的参考。然而，如何使测得的清晰度分数提供更多语言治疗上有用的讯息，将是未来继续研究的目标之一。诸如：发展说话清晰度的声学及语音学分析模式，找出不同说话缺陷者的错误类型，以增进计算机进行语音辨识的可行性。合适的语言治疗计画结合先进的语音辨识科技，将能迅速、有效地改善口语障碍者的缺陷。经由提高的说话清晰度，也将减少口语障碍者的沟通问题，提高生活品质。

刘惠美 系高雄师范大学特殊教育所硕士

曹峰铭 系中正大学心理研究所硕士

参考文献

刘惠美《脑性麻痹者说话清晰度的知觉与声学分析》，国立高雄师范大学特殊教育研究所非出版硕士论文，1996年。