助听器能减少听力障碍学龄儿童的听觉负荷

《Ear and Hearing》：Hearing Aids Can Reduce Listening Effort in School-Age Children Who Are Hard of Hearing

　　

目标：对于听力障碍儿童而言，收听言语可能是吃力且费力的，尤其是在嘈杂的课堂环境中。虽然助听器能提供改善的听觉获取能力，但尚不清楚助听器是否也能帮助降低与聆听相关的努力程度。本研究验证了一个假设：对于听力障碍儿童在安静或有噪声条件下收听句子时，助听器可以降低聆听努力。

设计：33名学龄听力障碍儿童（平均年龄为10.11岁，范围为8.25至11.92岁），均佩戴助听器，参与了一项双任务范式研究。在主任务中，每名儿童收听并复述在语音形噪声或安静条件下呈现的句子，分别在不佩戴助听器和佩戴助听器的条件下进行。同时，参与者通过键盘对一个简单的视觉反应时任务作出反应。双任务成本以第二任务单独执行时的反应时与第二任务与主任务同时执行时的反应时之间的百分比变化来计算。此外，儿童还对实验期间所付出的努力程度进行了主观反馈。

结果：在噪声条件下聆听时，佩戴助听器条件下的双任务成本低于未佩戴助听器条件，但在安静条件下聆听时两组间无差异。在安静条件下，儿童报告佩戴助听器时的聆听努力评分低于未佩戴助听器时。在噪声条件下，儿童的主观努力评分在未佩戴助听器和佩戴助听器条件之间无差异。聆听努力的行为学指标与主观指标之间的相关分析显示相关性缺失或较弱。然而，在儿童未佩戴助听器时，主观努力与主任务表现之间的相关性在噪声和安静条件下均为中等水平。

结论：这是首个证明助听器能降低学龄听力障碍儿童在嘈杂条件下的聆听努力的研究。双任务结果对噪声条件下聆听时的努力变化较为敏感，但对安静条件下不敏感。主观指标对安静条件下的努力变化较为敏感，但对噪声条件下不敏感。本研究对学龄听力障碍儿童聆听努力领域的文献做出了新颖且重要的贡献。研究结果支持听力障碍儿童持续使用助听器，因为我们证明助听器提供的益处超越了听觉获取本身。

引言

对于听力障碍儿童（CHH）而言，理解言语可能是具有挑战性且费力的，尤其是在噪声中聆听时。听力障碍儿童花费大量时间在高噪声环境中学习和交流，例如在教室里（Crukley等人，2011）。在嘈杂环境中成功理解言语需要儿童依赖尚未发育成熟的自上而下和自下而上的认知过程（Luna等人，2004；McCreery等人，2019）。虽然助听器是该人群常用且成功的干预手段，但听力障碍儿童仍面临语言发育延迟的风险（Tomblin等人，2015；Wiseman等人，2023），并且在聆听过程中付出的努力比听力正常儿童（CTH）更大（Hicks & Tharpe，2002；McGarrigle等人，2019）。在交流过程中需要持续付出更多努力使听力障碍儿童面临更高的聆听相关疲劳风险（Hornsby等人，2016, 2017；Bess等人，2020；Davis等人，2021；Adams等人，2023；Klein等人，2024），这可能会对语言和学业成绩产生不利影响（Werfel & Hendricks，2016；Camarata等人，2018）。因此，本研究旨在更好地了解助听器使用如何调节听力障碍儿童的聆听努力。

聆听努力

聆听努力是指为达成聆听相关目标而有意识地调用额外认知资源的过程（Kahneman，1973；Pichora-Fuller等人，2016）。费力的聆听受认知需求调节，而认知需求受多种因素影响，例如信号失真（Pals等人，2013；Winn等人，2015）、信噪比（SNR；Wendt等人，2016；Hsu等人，2017）、语义语境（Winn，2016；Gianakas & Winn，2025）以及听者对所听语言的熟悉程度（Borghini和Hazan，2018）。对于听力障碍儿童，聆听期间的认知需求受听力损失导致的信号失真和背景噪声存在的影响（Hicks & Tharpe，2002；Larsby等人，2005；Lewis等人，2016；McGarrigle等人，2019）。因此，确定能降低聆听期间认知负荷的干预措施对于改善听力障碍儿童的交流结果具有重要意义。

助听与聆听努力

目前，关于助听对听力损失儿童聆听努力作用的研究相对匮乏。迄今为止，McGarrigle等人（2019）发表的仅有一项研究直接比较了佩戴助听器和未佩戴助听器的聆听条件，发现助听对听力障碍儿童的聆听努力无影响。近期对听力损失老年人的研究表明，助听器降低了主观努力报告和前额叶皮层氧合水平，表明在聆听句子时认知负荷或努力程度有所降低（Vaisberg等人，2024）。既往针对成人的研究已证明，使用双任务范式（Downs，1982；Hornsby，2013；Picou等人，2013）和主观指标（H?llgren等人，2005；Ahlstrom等人，2014；Vaisberg等人，2024）均可显示助听器减轻努力的效果。鉴于有关助听器对成人聆听努力影响的证据日益增多，有必要对儿童群体进行进一步研究。其他研究间接考察了助听器技术对聆听努力的影响。例如，研究表明助听器功能如噪声抑制和麦克风指向性可降低听力正常儿童和成人的聆听努力（Sarampalis等人，2009；Desjardins & Doherty，2014；Gustafson等人，2014；Picou, Moore等，2017）。Gustafson等人（2021b）还发现，儿童在复杂环境中使用远程麦克风时，其聆听努力存在差异。该差异的潜在来源似乎与儿童从全向助听器麦克风获得的助益程度有关。那些在使用全向麦克风时表现已接近天花板的儿童，在使用远程麦克风时表现出更高的聆听努力。这一发现表明，远程麦克风技术对聆听努力的影响可能取决于儿童从助听器麦克风获得的助益程度。因此，了解儿童是否从助听器中获益——通过改善言语识别或使聆听更轻松——可能会影响额外的便利措施建议。在本研究中，我们使用主观和行为指标来考察助听对听力障碍儿童聆听努力的整体影响。

噪声与儿童聆听努力

影响儿童费力聆听的一个潜在因素是背景噪声的存在。既往研究已考察了背景噪声对儿童聆听努力的影响，显示较高水平的噪声通常会增加聆听努力。例如，随着信噪比变得越来越不利，儿童的口头反应时间变长，表明努力程度增加且加工时间延长（Gustafson等人，2014；Lewis等人，2016；McGarrigle等人，2019；Visentin等人，2023a）。一些研究表明信噪比降低会增加第二任务的反应时（Howard等人，2010；Seitz等人，2024），但其他研究未显示这一结果（Choi等人，2008；McFadden & Pittman，2008；McGarrigle等人，2019）。此外，噪声水平增加会导致儿童在聆听言语时瞳孔扩张程度加大，表明聆听努力增加（McGarrigle等人，2017；Trau-Margalit等人，2023）。这些发现表明听者需要付出费力加工来克服聆听障碍（R?nnberg等人，2013, 2019；Pichora-Fuller等人，2016；Mattys等人，2025）。

努力的主观指标

主观指标能够提供关于听力损失体验的宝贵见解，并且在临床中常被使用。例如，成人听力障碍量表（Hearing Handicap Inventory for Adults，Newman等人，1990）或言语、空间和听觉品质量表（Speech, Spatial and Qualities of Hearing Scale，Gatehouse & Noble，2004）在评估助听器效益时临床上常用。然而，成人对聆听努力的主观报告往往不如双任务范式中的第二任务表现可靠（Downs & Crum，1978；Gosselin & Gagné，2010）。例如，听者倾向于报告表现而非努力程度（Moore & Picou，2018），且听者倾向于在信噪比降低时报告更高的努力程度（Picou等人，2017, 2019）。测量儿童主观努力的研究数量有限（von Lochow等人，2018；Visentin & Prodi，2021；Visentin等人，2023b；Seitz等人，2024），在听力障碍儿童中更是如此（Picou等人，2019；Oosthuizen等人，2021；Br?nnstr?m等人，2022）。获取儿童可靠的主观报告可能是一项困难的工作，研究者采用了不同的方法来更好地理解影响儿童自我感知努力的因素。例如，先前研究使用了多种主观报告提示方式以实现更可靠的感知努力或聆听困难报告。研究者要求儿童报告其感知的声音清晰度（Gustafson等人，2014）、聆听的轻松程度（Picou等人，2019；Oosthuizen等人，2021）、感知的聆听困难（Gustafson等人，2021a）和感知的努力程度（von Lochow等人，2018；Visentin & Prodi，2021）。总体而言，结果表明儿童在更有利的聆听条件下报告更少的感知努力（Picou等人，2019；Seitz等人，2024），但这些结果在不同研究之间并不总是一致（Hicks & Tharpe，2002）。这些结果的不一致可能部分源于诱发主观努力报告的不同方法。

各研究在测量儿童主观报告方面的方法有所不同（Spoorthi等人，2025）。一些研究采用了数字评分量表（von Lochow等人，2018；Oosthuizen等人，2021；Br?nnstr?m等人，2022）、类别量表（Visentin & Prodi，2021）、视觉模拟量表（Nirme等人，2019；Picou等人，2019；Visentin等人，2022, 2023a, 2023b）和主观问卷（Seitz等人，2024）。另一些研究则使用比较评分来提高儿童反应的可靠性。例如，不是让儿童在数字量表上对声音清晰度进行评分，而是向儿童展示视觉退化的图片，并要求他们选出最能对应其感知声音清晰度的图片（Gustafson等人，2014）。此外，很少有研究报告是否让儿童在正式任务前练习自我感知评分任务。Picou和Moore（2018）建议采用努力评分的练习方案以获得更可靠的反应，这对儿童群体尤为重要。本研究采用类似方法，实施了一套自我感知努力评分练习方案，其中包括与Gustafson等人（2014）类似的比较评分任务，以促进儿童使用整个评分量表的范围。

双任务与聆听努力

双任务范式是一种常用于测量认知需求/聆听努力的行为学方法（Gagné等人，2017）。双任务设计基于多资源理论运行，即有限数量的认知资源可以以不同程度分配给多项任务（Wickens，2002）。换言之，可同用于不同过程的认知资源是有限的（Kahneman，1973）。在双任务范式中，个体同时执行两项任务。当主任务（即言语识别）的难度或认知需求增加时，第二任务（即决策任务反应时变慢）表现下降反映了努力增加和认知资源的重新分配。双任务成本的计算已用于反映给定实验条件下双任务成本的影响，表现为双任务与单任务之间结果变量的比例或百分比变化（Gagné等人，2017；Kuchinsky等人，2024）。一般而言，正的双任务成本值表示多任务条件相比单任务或基线条件存在额外成本（表现为表现下降）。

虽然言语识别测试在临床上对评估听觉功能很有用，但它们对真实世界聆听中的认知需求不够敏感，因为真实世界的聆听需要多任务处理并依赖认知语言技能。

这一现象在学校里尤为突出，因为学生不仅需要在嘈杂的听觉环境中听懂教师的信息，还要完全理解和整合这些信息，同时兼顾其他任务（例如做笔记）。对于听力障碍儿童（CHH）来说，已有证据表明多任务情境会加重负担，因为理解言语需要额外的听力努力（Hicks & Tharpe 2002; McFadden & Pittman 2008; Grieco-Calub et al. 2017; McGarrigle et al. 2019）。与标准的言语感知临床测试相比，双任务设计可能具有更高的生态效度，因为儿童在真实世界的交流中经常处于多任务状态。

**儿童双任务研究中方法的多样性**

考察噪声影响的双任务范式在儿童中的研究结果存在不一致（Hicks & Tharpe 2002; Choi et al. 2008; McFadden & Pittman 2008; Pittman 2011; McGarrigle et al. 2019; Picou et al. 2019; Cruz et al. 2020; Gustafson et al. 2021b）。然而，这些研究在方法上差异很大，包括所使用的信噪比、参与者的年龄和听力状况，以及任务要求。例如，这些研究中所用的信噪比从较为有利的条件（如Hicks & Tharpe 2002中的+10 dB和+20 dB SNR）到较为困难的条件（如Howard et al. 2010中的?4 dB和+4 dB SNR）不等，导致了不同的研究结果。许多研究使用固定信噪比进行双任务范式测试（Hicks & Tharpe 2002; Stelmachowicz et al. 2007; Choi et al. 2008; McFadden & Pittman 2008; Howard et al. 2010; Pittman 2011; Cruz et al. 2020），而Picou et al.（2019）是唯一使用个体化、基于表现的信噪比方法的研究。一些研究专注于听力障碍儿童（Howard et al. 2010; Picou et al. 2019），而另一些研究则包含听力损失儿童（Hicks & Tharpe 2002; McGarrigle et al. 2019）。此外，次要任务从简单的视觉反应时任务（McGarrigle et al. 2019）到更复杂的任务，如数字回忆（Stelmachowicz et al. 2007; Choi et al. 2008; Howard et al. 2010）、颜色记忆（Cruz et al. 2020）或词汇学习任务（Pittman 2011）不等。各研究测试的信噪比水平差异很大，加上测试人群和任务要求的差异，产生了对儿童听力努力进行进一步研究的需要，以便更好地理解。

**本研究**

以往使用双任务范式研究儿童听力努力的研究采用了广泛的方法，并测试了多种儿科人群。这些研究之间的差异很可能导致了在儿童中观察到的不一致结果。在考察儿童听力努力的研究中，只有Picou et al.（2019）采用了基于表现的方法，为每位参与者使用个体化信噪比以达到特定的主要任务表现水平。McGarrigle et al.（2019）是迄今唯一比较听力障碍儿童在助听和不助听条件下表现的研究；然而，他们的研究采用了个体化程度较低的方法，即在三个固定信噪比水平下呈现言语，分别标记为容易、中等或困难信噪比。本研究采用类似于Picou et al.的方法，为每位参与者使用个体化信噪比，以更好地了解助听放大对听力障碍儿童听力努力的影响。此外，本研究在测试之前使用了感知努力评定训练方案，以诱发儿童对听力努力可靠的自我报告。

本研究考察助听放大在安静和噪声条件下对听力障碍儿童听力努力的影响。使用双任务设计和主观努力评定，我们假设：

1. 与不助听条件相比，听力障碍儿童在安静中听言语时，助听条件下的双任务成本（较低努力）较低，主观努力评定也较低。
2. 与不助听条件相比，听力障碍儿童在噪声中听言语时，助听条件下的双任务成本（较低努力）较低，主观努力评定也较低。

**材料与方法**

**参与者**
33名使用双侧助听器的听力障碍儿童（平均年龄：10.05岁，范围=8至11岁）参加了研究。四名参与者因在不助听条件下难以感知安静中的言语而被排除在分析之外，导致双任务过程中表现水平<40%。另有1名参与者因数据保存错误被移除。参与者数量基于功效分析确定，该分析表明30名参与者可提供>80%的功效来检测效应量0.5，α=0.05。功效分析基于双任务方法的初步数据，该数据在比较助听和不助听条件下使用SNR-50（即儿童在句子识别中达到50%准确率的信噪比）。由于担心任务参与度会因为表现差和信号总体可听性差而受影响，本研究使用了SNR-70。

所有儿童都是北美英语的单语者，没有神经发育障碍的诊断。每名儿童的优势耳四频率纯音平均听阈（500、1000、2000和4000 Hz）在18至54 dB HL之间。在28名纳入分析的参与者中，27人佩戴耳背式助听器，1人佩戴受话器入耳式助听器。所有参与者均有双侧听力损失，并在双耳使用助听器。4人有频率压缩，24人没有任何频率降低算法。80%（20/25）的助听器按照与DSL目标的5 dB均方根（RMS）误差以内进行验配（3名参与者的RMS误差数据无法获得）。表1总结了参与者的基本情况。儿童和家长提供了书面知情同意书，每名儿童因参与获得15美元/小时的报酬。所有研究程序均获得爱荷华大学机构审查委员会（IRB）批准，编号201512760。

**表1. 听力障碍儿童的人口统计学和听力学特征及测试得分**

CHH（n = 28）
测试变量 | M（SD） | 范围
--- | --- | ---
性别 | 13名男性，15名女性 | —
种族 | 26名白人，1名拉丁裔，1名多种族 | —
年龄（岁） | 10.19（1.04） | 8.25–11.92
母亲受教育年限 | 16.40（2.40） | 12–22
优势耳纯音平均听阈（dB HL） | 40.24（9.73） | 18.75–53.75
优势耳助听后SII（65 dB） | 85.39（7.95） | 65–98
优势耳未助听SII（65 dB） | 43.53（25.86） | 6–99
RMSE | 3.89（1.73）* | 1.22–7.68
听力损失确诊年龄（月） | 20.32（27.36） | 0–86
首次助听器验配年龄（月） | 22.05（27.95） | 1–89

BEPTA，优势耳纯音平均听阈；HA，助听器；HL，听阈水平；RMSE，均方根误差；SII，言语可懂度指数。
\*三名参与者的RMSE数据无法获得。

**程序**
每名儿童完成一项听力学评估、助听器验配验证、主观努力评定以及一项双任务实验，该实验包含一个同步的听觉句子识别任务和一个简单的视觉反应时任务。家长完成了一份入户问卷，报告其孩子听力损失确诊的年龄和首次佩戴助听器的年龄（见表1）。

**听力学评估**
参与者接受了由ASHA认证的儿科听力师（CCC-A）进行的听力评估。气导听阈在每只耳朵的250、500、1000、2000、4000、6000和8000 Hz测量，使用带泡沫尖的ER-3A插入式耳机。骨导听阈在每只耳朵的500、1000、2000和4000 Hz测量。

**助听器验配验证**
助听器功能由听力师使用ANSI（2014）助听器功能一致性度量进行评价。计算言语可懂度指数（ANSI 1997; Wiseman et al. 2025）以量化不助听和助听条件下的可听性。SII的计算方法是估计言语信号在多个频带中的可听性，基于听者的未助听听阈。每个频带根据其在正常听力成人组的平均言语识别得分中所起的作用被赋予一个重要性权重。该重要性权重乘以每个频带的可听性以产生加权可听性。将每个频带的加权可听性相加，得到一个介于0和1之间的分数。这个数字说明了长期平均言语谱（LTASS）的加权可听性。分数为0表示LTASS完全没有可听部分，分数为1表示完全可听。验配过程中测量的通过助听器的放大LTASS信号的可听性用于助听SII的计算。

使用模拟的真实耳测量来计算助听和不助听SII。最初使用探头麦克风测量来量化真耳到耦合器的差异（Bagatto et al. 2005）。随后在2 cc耦合器中完成助听器验配验证。Audioscan Verifit软件使用标准男性言语信号（"carrot passage"；Cox & McDaniel 1989）在平均会话水平（65 dB SPL）下，按照ANSI S3.5（1997）呈现，在参与者的用户设置下计算未助听和助听SII。我们计算了所有参与者在平均输入水平下的助听和未助听SII指数。

**基于表现的信噪比设定程序**
在实验性双任务程序之前，采用类似Wu et al.（2016）和Perreau et al.（2017）的方法获得每名儿童的个体化未助听SNR-70。在此预备测量中，参与者聆听以65 dB SPL呈现的句子，并根据参与者的反应使用两升一降法（Levitt 1971）调整言语形噪声的强度，起始SNR为+12 dB。初始SNR基于研究的试测数据选定。前五句使用4 dB步长，其余句子使用2 dB步长。如果参与者在连续两句中回答正确，则噪声强度增加；如果回答错误，则噪声强度降低。共使用20句，对最后17句的SNR取平均值。SNR-70通过给平均SNR加2 dB来确定。此程序旨在使信噪比水平使儿童未助听时的言语识别得分约为70%。选择SNR-70是为了最小化儿童因表现差而脱离任务的可能性（Wu et al. 2016）。从该程序获得的个体化信噪比随后在双任务范式中（见下文）使用。

**主要任务**
每名儿童在同时进行次要视觉监控任务（见下文）的同时参与一项句子识别任务。句子来自噪声中听言语测试（HINT；Nilsson et al. 1994; Soli & Wong 2008），在言语形噪声中或安静中呈现。使用言语形噪声而非多人交谈掩蔽是为了避免在信息掩蔽存在下所需的额外自上而下加工（Wightman & Kistler 2005; Mattys et al. 2012）。共有24个列表，每个列表包含10句。每种条件呈现两个列表（20句）。列表的组合和顺序对每位参与者随机化。参与者被要求重复他们所能理解的句子部分，并被鼓励如果不确定就猜测。对于安静测试，每名儿童在固定65 dB SPL水平下接受测试。对于噪声测试，每名儿童在其预备适应性程序（见上文）得到的个体化未助听SNR-70下接受测试。

**次要任务**
次要任务是一个简单的视觉反应时任务，其刺激改编自Wu et al.（2016）和Perreau et al.（2017）。参与者首先在计算机显示器上看到四个方框，每个方框内有颜色名称（红、蓝、绿、黄），屏幕中央有一个星号。在次要任务中，一个目标词会出现在星号的位置（图1）。参与者被指示在目标词（"红"、"蓝"、"黄"或"绿"）出现在电脑屏幕上后尽快按下无线键盘的空格键，无论哪个颜色词出现。

\*此任务与HINT句子的重复同时进行，在每次试验中HINT句子呈现时，一个目标词被视觉呈现。目标词在每个句子的中点到结尾之间的随机时间间隔被视觉呈现。一旦按下空格键，目标词消失，屏幕恢复到原来的星号格式。实验不会进行下去，直到儿童做出反应，意味着视觉上呈现的词会保留在屏幕上直到提供反应。次要任务的反应时通过E-Prime Studio 2.0软件记录。所有参与者在实验前都单独练习了次要任务，然后在练习之后记录了20个试验的次要任务基线测量。

与 Wu 等人及 Perreau 等人的研究一致，在无声音存在的情况下测量了基线反应时间。

**图1示例：** 计算机屏幕上显示的简单视觉反应时间任务示例。

## 主观努力评定

在每个测试块之后（每个测试块包含两份HINT词表，共计20个句子），参与者通过在一张覆膜的纸上指向0（无努力）到10（能够投入的最大努力）的量表来报告其主观聆听努力程度。指示儿童在努力评定量表上只选择整数，该量表显示在图2中。为使参与者熟悉努力量表，他们完成了Moore和Picou（2018）推荐的主观评定训练方案。训练的目的是提供练习，让他们熟悉完成该任务所需的主观努力评定量表，因为以往研究表明儿童可能无法可靠地报告努力程度（关于儿童自我感知努力的进一步讨论，参见Visentin & Prodi 2021）。首先，要求每位参与者定义什么是"努力"。无论参与者的定义如何，检查者随后都会提供自己对"努力"的定义（即你需要多么努力才能完成一项任务，或者你在完成一项任务中投入了多少精力）。然后，参与者练习评定他们完成各项任务所投入的努力程度，如搬起一个物体、解一道数学题和读一本书。每个练习项目（搬起物体、解数学题、读一本书）都有三个难度等级（简单、中等、困难），以鼓励参与者在评定努力时使用整个量表。无论参与者在训练任务中的回答如何，在完成练习项目后他们都继续进入测试程序，以确保所有儿童获得相同数量的反馈和练习。

**图2：** 用于评定努力程度的主观评定量表。

## 实验程序

参与者在经过隔音处理的实验间或移动测试车内接受测试。他们坐在一张桌子前，面向位于零度方位角、距离3英尺处的扬声器。语音刺激和噪声（在呈现时）均位于0°方位角。在噪声条件下，噪声在语音刺激出现前1秒开始，在语音刺激结束后1秒停止。计算机显示器位于扬声器正右侧，键盘放置在参与者面前的桌上。参与者被要求以舒适的姿势就坐，并在整个测试过程中尽量避免头部明显移动。检查者还鼓励参与者在不同条件之间根据需要尽可能多地休息。在实验之前，参与者练习了双任务范式，以确保熟悉测试程序，使用HINT词表25中的10个句子。

双任务实验包括四个条件：(1) 无助听器/安静，(2) 有助听器/安静，(3) 无助听器/噪声，(4) 有助听器/噪声。在所有有助听器的条件下，参与者佩戴其个人助听器并使用日常设置，在噪声条件下使用每位参与者的无听力补偿SNR-70值。条件顺序为每位参与者随机排列。HINT句子根据正确重复的目标词数量进行评分。在每个条件下，参与者在同时完成视觉反应时间任务的情况下重复20个HINT句子，如同双任务练习中所做的那样。每个条件（测试块）结束后，参与者被要求评定其在主要任务中投入的努力程度（程序如前所述）。图3展示了单个实验试次示例。

**图3：** 单个试次的时间线，展示了句子和次要任务的呈现，随后是口头反应和主观评定。

## 数据分析

### 语音识别（主要任务）

主要任务表现（语音识别）以正确重复的单词百分比来衡量。使用R统计分析环境（R Core Team 2023）中的lmerTest包（Kuznetsova et al. 2017）的线性混合效应回归模型对语音识别数据进行分析。该模型检验了设备条件（无助听器或有助听器）和年龄对语音识别的影响。使用前进法进行逐步回归，从仅含截距的模型开始。每个后续模型中添加一个预测变量，并使用似然比检验（R中的"anova"函数）进行比较，以确定每个预测变量对模型的重要性以及哪个模型最符合数据。每个模型都包含参与者的随机截距效应，以考虑重复测量。以这种方式进行了两次独立的逐步回归，一个模型包含安静条件下收集的数据，另一个模型包含噪声条件下的数据。由于两种聆听条件之间使用的方法不同（即安静条件下使用固定呈现级，噪声条件下使用基于表现的SNR），在所有分析中均分别检查噪声和安静数据。

### 双任务成本（次要任务）

次要任务表现使用反应时间来衡量，其中包含正确和错误反应，因为之前的研究报告表明，所有反应与仅正确反应之间的次要任务表现没有差异（Hicks & Tharpe 2002; Lewis et al. 2016; Hsu et al. 2017; McGarrigle et al. 2019; Huang et al. 2023）。与Hicks & Tharpe (2002)的研究一致，我们过滤了超过四分位距1.5倍范围极限的反应时间数据，以减少潜在异常值数据的影响（例如，儿童在任务过程中注意力集中在其他事物上并给出了不寻常的反应）。在所有条件下，平均有8.78%的数据点作为异常值从分析中删除（无助听器双任务安静条件下为10.5%，有助听器双任务安静条件下为8.7%，无助听器双任务噪声条件下为7.5%，有助听器双任务噪声条件下为8.9%，基线条件下为8.3%）。

双任务成本计算为：在无声音呈现的情况下单独执行简单视觉反应时间任务（基线）与在语音识别任务同时执行该任务（双任务条件）时，在安静环境（以65 dB SPL呈现）或噪声环境（SNR-70）中反应时间的百分比变化。采用百分比变化的双任务成本公式是因为它可以减少主要任务表现差异对聆听努力程度的潜在影响（Gagné et al. 2017; Grieco-Calub et al. 2017; Ward et al. 2017）。本研究使用的公式如下：

双任务成本 = ([基线 ? 双任务] / 基线) × 100

然后将双任务成本减去零，本质上翻转了符号以便于解释（较低的值意味着较低的双任务成本；Grieco-Calub et al. 2017; Picou et al. 2019）。

在计算双任务成本之后，使用lmerTest包（Kuznetsova et al. 2017）的线性混合效应回归模型对数据进行分析，并遵循与语音识别数据分析相同的逐步回归程序。该模型检验了设备条件（无助听器或有助听器）对双任务成本的影响。模型中还纳入了参与者年龄作为预测变量，以确定双任务成本是否在参与者年龄范围内显著变化。

### 主观评定分析

主观努力评定范围为0，表示无努力，到10，表示最大努力。使用线性混合效应回归模型分析设备条件和噪声条件对主观评定的影响。类似于主要任务和次要任务分析，我们将参与者年龄和设备条件作为固定效应纳入，并包含参与者的随机截距效应。模型选择过程同样使用前进法，从仅含截距的模型开始，每个模型都包含参与者的随机截距效应。以这种方式进行了两次独立的逐步回归，一次使用安静条件下收集的评定数据，另一次使用噪声条件下的评定数据。

## 结果

### SNR-70程序结果

在基于表现的SNR设置程序（前文所述）中，在自适应SNR下测量了无助听器语音识别表现，目的是确定参与者达到70%句子识别准确率的SNR值。无助听器自适应语音识别任务的结果优于预期，平均为82.82%，标准差为14.01。实现个性化无助听器SNR表现水平的SNR范围为?2至20 dB，平均SNR为9.71 dB（标准差 = 7.56）。

### 句子识别结果

#### 主要任务：安静环境聆听

在安静条件下，主要任务表现较高。在有助听器条件下，平均句子识别率为98.12%（标准差 = 2.15）。在无助听器条件下，平均句子识别率为91.11%（标准差 = 11.56）。使用前进法（前文所述）对安静环境下设备条件和实际年龄对主要任务表现的影响进行建模。与仅含截距的模型相比，设备条件（χ2 = 354.14, p < 0.001）为模型提供了显著的解释力；然而，年龄未能提高模型的解释力（χ2 = 1.57, p = 0.21），因此被从模型中移除。在安静环境中聆听时，助听器对主要任务表现有显著影响（β = 6.69, p < 0.001）。

#### 主要任务：噪声环境聆听

噪声条件下的平均主要任务表现在有助听器条件下为87.12%（标准差 = 15.16），在无助听器条件下为84.18%（标准差 = 11.81）。与安静环境下主要任务表现分析一致，对噪声环境下设备条件和年龄对主要任务表现的影响进行了前进法分析。设备条件为模型提供了显著的解释力（χ2 = 32.08, p < 0.001）。年龄不是模型中的显著预测因子（χ2 = 0.0007, p = 0.98），因此从模型中移除。在噪声环境中聆听时，助听器对主要任务表现有影响（β = 3.33, p < 0.001）。

### 双任务成本结果

#### 次要任务：安静环境聆听

安静条件下的双任务成本结果显示在图4A中。为评估预测因子设备条件（有助听器或无助听器）和实际年龄对双任务成本的影响，使用了前进法（前文所述）。与仅含截距的模型相比，设备条件（χ2 = 2.79, p = 0.094）未为模型提供解释力；然而，鉴于研究目标，该预测因子仍保留在模型中。添加年龄未能提高模型的解释力（χ2 = 0.18, p = 0.67）。在安静环境中聆听时，助听器对双任务成本没有影响（β = ?6.56, p = 0.09）。

**图4：** 箱线图显示了安静环境（A）和噪声环境（C）中无助听器和有助听器条件下的双任务成本百分比变化。正值表示较高的双任务成本。箱线图显示了儿童在安静环境（B）和噪声环境（D）中有助听器和无助听器情况下的主观聆听努力评定。零表示无努力，10表示最大努力。在所有图中，每个条件的大黑点代表组平均数据，较小的点代表每位参与者的平均数据。每个条件的密度分布显示在箱线图右侧。密度分布的宽度对应于给定双任务成本或评定值的数据点数量。

#### 次要任务：噪声环境聆听

噪声条件下的双任务成本结果显示在图4C中。为评估预测因子设备条件（有助听器或无助听器）和实际年龄对双任务成本的影响，使用了前进法（前文所述）。与仅含截距的模型相比，根据似然比检验，设备条件为模型增加了显著的解释力（χ2 = 3.92, p = 0.047）。添加年龄未对模型产生显著贡献（χ2 = 0.008, p = 0.93）；因此，年龄从固定效应中移除。与无助听器条件相比，有助听器条件下的双任务成本显著较低（β = ?8.38, p = 0.047）。

### 主观评定结果

#### 安静环境聆听

安静环境中的主观努力评定结果显示在图4B中。主观数据的分析与双任务分析采用类似的方法，使用前进法。与仅含截距的模型相比，设备条件提供了显著的解释力（χ2 = 30.08, p < 0.001）。

年龄对模型没有显著贡献（χ2 = 0.23，p = 0.63），因此从固定效应项中移除。安静条件下主观努力程度评分显示，助听条件下的评分显著低于未助听条件（β = ?0.38，p < 0.001）。

**噪声中聆听**

噪声中主观努力程度评分结果见图4D。主观数据的分析遵循前文所述的逐步向前选择过程。与仅含截距的模型相比，助听器条件未能提供显著的解释力（χ2 = 1.93，p = 0.16），但该预测变量保留在模型中，因为本研究的目标是考察助听器对努力程度的影响。年龄对模型没有显著贡献（χ2 = 0.003，p = 0.96），因此从固定效应项中移除。未助听条件和助听条件在噪声中的主观努力程度评分之间无显著差异（β = ?0.12，p = 0.17）。

**聆听努力程度的行为学指标与主观指标之间的相关性**

采用Spearman相关分析，考察主要任务表现（句子识别）、次要任务表现（双重任务代价）与主观评分之间的相关性，以确定行为学指标与主观指标所反映的聆听努力程度是否相互关联。上述分析在安静和噪声两种聆听场景下分别针对未助听和助听条件进行。所有p值均采用Bonferroni法进行多重比较校正。

**安静中聆听**

在安静条件下，未助听时双重任务代价与主观努力程度评分之间无显著相关（r = 0.05，p = 0.77），但助听时存在弱相关（r = 0.23，p < 0.001）。未助听时，双重任务代价与主要任务表现之间存在微弱但显著的相关（r = ?0.16，p < 0.001），但助听时不存在此相关（r = 0.05，p = 0.78）。此外，未助听时，主要任务表现与主观努力程度评分之间存在中等强度相关（r = ?0.44，p < 0.001），助听时存在弱相关（r = ?0.23，p < 0.001）。

**噪声中聆听**

在噪声条件下，无论未助听（r = ?0.03，p = 1）还是助听（r = 0.05，p = 0.79），双重任务代价与主观努力程度之间均无显著相关。未助听时，双重任务代价与主要任务表现之间无显著相关（r = 0.09，p = 0.97）。助听条件下，双重任务代价与主要任务表现之间存在微弱但显著的相关（r = ?0.2，p < 0.001）。此外，未助听时，主要任务表现与主观努力程度评分之间存在中等强度相关（r = ?0.44，p < 0.001），但助听时不存在显著相关（r = ?0.06，p = 0.63）。

## 讨论

本研究旨在考察助听器对学龄期先天性听力损失儿童在安静和噪声环境中聆听努力程度的影响。本研究采用双重任务范式和主观努力程度评分来测量聆听努力程度。结果显示，在噪声环境中聆听时，助听条件下的双重任务代价低于未助听条件，但在安静环境中聆听时则无此差异。先天性听力损失儿童在安静环境中聆听时，主观报告的努力程度在助听条件下低于未助听条件，但在噪声环境中聆听时则无显著差异。

### 扩音放大对聆听努力程度的影响

本研究的一个重要且新颖的贡献在于，这是首个通过实证研究证明助听器可降低先天性听力损失儿童聆听努力程度的研究。本研究的主要发现是，在噪声环境中聆听时，先天性听力损失儿童佩戴助听器的双重任务代价低于未佩戴助听器的条件，这表明在更具挑战性的聆听环境中使用扩音放大可降低聆听努力程度。先前的研究表明，助听器可减少聆听疲劳（Jorgensen等人2025年），促进语言、语音和聆听技能的发展（Tomblin等人2015年；Walker、Redfern等人2019年；Walker、Sapp等人2019年；Farquharson等人2022年），并改善学术、社会认知和执行功能方面的表现（Walker等人2017年；Tomblin等人2020年；McCreery & Walker 2022年）。我们的发现表明，降低聆听努力程度是扩音放大对先天性听力损失儿童的又一潜在益处，助听器可能有助于先天性听力损失儿童应对复杂聆听环境中的聆听需求（Eisenberg等人2007年）。综合来看，这些数据为持续使用助听设备以及在嘈杂环境中优化声学可及性提供了支持。

### 各项研究间方法学差异

本研究的结果与Sarampalis等人（2009年）和Gustafson等人（2014年）的研究结果一致，后两者均发现成年人和先天性听力损失者在使用助听器功能（如降噪或定向麦克风）在噪声中聆听时，聆听努力程度有所降低。需要注意的是，本研究中先天性听力损失儿童的听觉可及性并不像Gustafson等人研究中的先天性听力损失者那样具有可比性。先天性听力损失儿童所经历的语音信息可及性降低，加上噪声对声学细节的遮蔽，导致他们更多地依赖自上而下的加工过程来理解语音（R?nnberg等人2013年）。这些因素最终影响儿童如何分配他们的努力。然而，本研究的发现表明，使用扩音放大在一定程度上缓解了先天性听力损失儿童所付出的额外努力。

本研究的结果与McGarrigle等人（2019年）的研究不一致，后者采用双重任务范式未发现扩音放大的显著效应。需要注意的是，该研究的结果趋势虽接近传统意义上的显著水平，但本研究不同之处在于，其样本量并非基于功效分析确定。此外，本研究与McGarrigle等人的研究在方法和受试人群方面均存在差异。例如，本研究使用句子刺激材料，提供了更多的自上而下的语言信息，而McGarrigle等人的研究使用的是单个词汇。McGarrigle等人测试的儿童年龄范围更广（6至13岁，而本研究为8至11岁），这可能导致研究间差异，因为年长儿童在双重任务范式中的表现通常优于年幼儿童（Spandita & Jain 2025年）。此外，年龄不仅影响双重任务表现，也可能影响噪声中语音识别的整体表现。McGarrigle等人使用的是信噪比从?4到+12 dB的多说话人掩蔽噪声，而非本研究中使用按表现水平确定的语音形状噪声作为掩蔽条件。先前的研究表明，在较长的发育时期内，多说话人掩蔽噪声比语音形状噪声对儿童的挑战更大（Leibold & Buss 2013年；Corbin等人2016年；Leibold等人2016年）。儿童对不同掩蔽类型的敏感程度差异可能解释了本研究与McGarrigle等人（2019年）（其使用的是一组年龄范围更广的儿童群体中的多说话人掩蔽噪声）之间的不一致性。此外，语音形状噪声中的语音识别能力在儿童期发育，大约在10岁时成熟（Corbin等人2016年）。本研究中的部分儿童可能在这些条件下已达到成熟感知水平，而其他儿童可能仍处于该技能的发展阶段，这可能会影响研究结果。然而，受试人群差异不太可能影响助听器对该任务的效果。

各研究间次要任务程序的差异也可能导致结果相互矛盾。McGarrigle等人（2019年）在存在听觉刺激的情况下获取次要任务基线反应时，这可能导致其基线反应时较慢，而本研究则不同。因此，我们的方法可能因更快的基线反应时而导致更高的双重任务代价。与McGarrigle的研究不同，本研究的次要任务探测在所有试验中均出现，意味着参与者无需抑制无关的视觉刺激。鉴于这些方法学差异可能导致双重任务代价的增加或减少，因此很难甚至不可能推测次要任务在各研究中的差异如何影响本研究结果与既往工作之间的关系。此处（及引言部分）所述的方法与结果的差异凸显了在考察儿童聆听努力程度的研究中，方法学设计需要更加一致统一的必要性。

### 主观努力程度报告

除双重任务范式外，先天性听力损失儿童还参与了主观努力程度评分。在安静条件下，先天性听力损失儿童报告在助听条件下的努力程度低于未助听条件，证实了我们的假设——即扩音放大可降低主观聆听努力程度。然而，在背景噪声中聆听时，助听器在努力程度方面未显示出显著的主观获益。双重任务结果与主观结果之间的差异表明，加工努力程度和主观努力程度可能反映聆听体验的不同方面（McGarrigle等人2014年；Francis & Love 2020年）。此外，在安静和噪声条件下，无论助听还是未助听，行为学指标与主观努力程度指标之间的关系要么不存在，要么较为微弱。我们的发现与既往结果一致，即聆听努力程度的行为学指标与主观指标之间的关系通常较为薄弱（Shields等人2023年）。然而，在噪声和安静两种条件下，当儿童未佩戴助听器时，主要任务表现（即语音理解）与主观努力程度评分之间均发现了显著关系。这一发现提示，儿童可能基于其语音理解表现而非实际努力程度来做出努力判断，这与成年人的研究结果一致（Moore & Picou 2018年）。综合来看，本研究的结果与既往工作一致，表明聆听努力程度是多维度的，衡量努力程度的不同方法可能评估聆听努力程度的不同方面（Strand等人2018年；Alhanbali等人2019年；Francis & Love 2020年；Shields等人2023年）。

### 聆听努力程度当前模型

本研究的结果支持语言理解轻松度模型（ELU；R?nnberg等人2013年、2019年）和聆听费力理解框架（FUEL；Pichora-Fuller等人2016年）。在ELU模型中，损害听觉信号传输的因素会增加聆听努力程度，因为需要在语音信号与个体的长期表征之间解决更多的歧义。本研究发现助听器可降低聆听努力程度，与ELU模型相一致，因为这种努力程度的降低可能是由于感觉水平的提升，从而减少了对高层级自上而下加工能力的需求以理解语音。进一步而言，FUEL模型纳入了注意力容量理论（Broadbent 1958年；Kahneman 1973年），该理论提出大脑的注意力容量是固定的。当信号受损时，如果听者将更多注意力转向主要听觉任务，就会有更多资源被分配用于关注声韵输入，从而减少了可用于认知语言加工的资源，导致次要任务表现下降。FUEL模型在这一经典理论的基础上，纳入了动机成分，并将聆听努力程度定义为在聆听任务中为实现目标而有意分配心理资源以克服障碍的过程（Pichora-Fuller等人2016年）。本研究的行为学结果与FUEL模型相符，因为助听条件下认知资源需求降低，使儿童能够将资源分配给次要任务，从而加快反应速度，最终降低双重任务代价。

### 聆听努力程度未来研究展望

本研究以及大多数既往聆听努力程度研究，均使用未能模拟真实世界情境的材料和程序，而这些真实情境最终可能影响儿童如何分配他们的努力。聆听投入模型（Herrmann & Johnsrude 2020a）将聆听过程中的体验、动机和投入的概念联系起来。近年来，考察聆听投入度的任务被用于更好地理解投入度、动机与聆听体验之间的关系。例如，对某段叙事主题有所了解且感兴趣的听者报告说，聆听时付出的努力更少、享受程度更高、理解更好（Herrmann & Johnsrude 2020b）。未来采用此类任务的研究可能比本研究使用的任务更真实地反映实际情境中的努力程度分配。此外，儿童在课堂上和家中经常聆听故事；因此，将叙事纳入对努力程度和疲劳的研究可能有助于揭示最终影响成功聆听和整体交流的因素。除语言学层面的操作外，在更具生态学效度的环境中开展实验将有助于增进对儿童聆听努力程度的理解。

例如，本研究所采用的实验环境为受控实验室环境；然而，真实的困难聆听环境（如课堂）中，除了噪声之外，还存在许多其他因素可能影响儿童何时及如何分配注意力，例如分散注意力的干扰物。

**临床意义**

我们的研究结果对临床工作者和研究人员均具有参考价值。在临床层面，针对听力损失儿童（CHH）工作的听力师应强调坚持佩戴助听器的重要性，因为本研究的发现表明助听器使用可降低聆听费力感。这一益处进一步支持了现有证据，即通过助听器放大声音有助于改善听力损失儿童对声音的获取和口语语言发展（Walker等，2015；Tomblin等，2020；Wiseman等，2023）。此外，在课堂中使用助听器可能促进更好的多任务表现（例如一边听老师讲课一边记笔记），正如本研究中所展示的双任务表现改善所示。尽管儿童在佩戴助听器时并未表现出噪声中主观费力感的改变，但双任务代价的降低表明他们确实从助听器中获益，且这种获益是通过减少费力感来实现的。换言之，即使在儿童未主观感知到费力感变化的情况下，助听器仍使他们在噪声中更好地分配了注意力资源。这一发现凸显了听力师在患者教育中的重要性，尤其是在儿童可能未能主观感知到助听器益处的情况下。

**局限性与未来方向**

本研究的一个局限性在于，研究中未助听条件下噪声中的表现旨在反映每个儿童个体的信噪比-70（SNR-70）水平。尽管在双任务测试前测量的未助听SNR-70被用于呈现刺激，但儿童在助听和未助听条件下的得分均倾向于高于70%。练习效应可能在表现优于预期方面起到了一定作用。然而，更可能的原因是，我们获取个体SNR-70的方案缺乏可靠性。正如Wu等（2016）和Perreau等（2017）所证明的，这类程序可以可靠地估计成人达到特定可懂度的信噪比，但本研究中表现水平的变异性表明该方法可能不适用于儿童。尽管存在这一局限性，儿童在个性化信噪比下使用个人助听设备仍表现出双任务代价的改善（即聆听费力感降低）。

在本研究中，参与者的年龄范围为8至11岁。由于言语识别（在言语状噪声中）的成熟大约在10岁左右完成，因此本研究中的年幼儿童可能比年长儿童在言语识别任务上面临更多挑战。多说话人掩蔽声将具有更高的生态效度，更能反映真实世界中的交流环境。此外，未来的研究可以扩展本研究的范围，纳入更年长和更年幼的儿童，以更好地理解助听器对听力损失儿童聆听费力感的影响。随着儿童成长，认知语言技能与知识不断增长，这可能影响言语识别表现（Stelmachowicz等，2000；McCreery等，2015；Klein等，2017）。因此，由于认知语言技能提升而导致的主要任务表现（言语识别）的变化，可能影响次要任务表现（聆听费力感）。例如，如果儿童对言语刺激中使用的高频词汇更为熟悉，他们所需的费力感可能低于接触不熟悉词汇时。探究认知与语言如何影响聆听费力感，对于阐明听障儿童和听力损失儿童在广泛年龄范围内额外费力聆听的潜在机制至关重要。

本研究的参与者在助听和未助听条件下的可闻性水平存在差异。在本研究中，言语信号呈现于65 dB SPL，这意味着某些儿童在使用助听设备或在不使用助听设备时，可能无法充分获取信号。此外，未助听条件下较低的可闻性可能使任务难度增加，最终影响费力感。由于统计效力限制，我们无法考察助听条件下的可闻性水平或均方根误差（RMS error，衡量助听器验配质量的指标）在助听与未助听条件、安静与噪声条件下听觉表现与聆听费力感之间的关系中是否起到了调节作用。然而，平均RMS误差（表1）小于4 dB，表明儿童佩戴的助听设备验配良好。本研究的未来方向之一是探讨可闻性个体差异以及认知语言因素对听力损失儿童聆听费力感的影响。

在噪声中的双任务操作过程中，噪声的呈现比言语刺激早开始1秒，并在言语刺激结束后1秒才停止，这在每次试验之间提供了短暂的静音间隔。这一方法学决定可能从两个方面影响了结果。第一，部分儿童的助听器可能使用了数字噪声抑制（DNR）功能，这可能在稳态噪声期间改善信噪比。然而，已有研究表明DNR对信噪比的改善相对有限（Miller等，2017）。此前的研究还表明，DNR功能可能无法在噪声中持续改善言语感知（Bentler等，2008；Brons等，2014；Wong等，2018），但可能改善自我感知的聆听轻松度（Bentler等，2008；Gustafson等，2014）。第二，由于噪声在每次试验之间关闭和开启，DNR的反复激活与关闭可能影响了听觉信号质量。然而，DNR的启动和关闭时间在不同助听器制造商之间有所不同，启动时间通常需要数秒才能生效（Bentler & Chiou，2006；Wong等，2018）。本研究中单次试验的时长可能不足以启动DNR。无论哪种情况，本研究均无法确定听力损失儿童是否因DNR功能而减轻了费力感，因为我们并未记录儿童的助听器是否具备这些功能。

**结论**

这是首个表明助听器可降低听力损失儿童聆听费力感的研究。在助听条件下，噪声中聆听的双任务代价低于未助听条件，表明助听器改善了听力损失儿童的聆听轻松度。主观上，儿童报告在安静环境中佩戴助听器时感到费力感减轻。这些结果揭示了一种在标准听力学诊疗过程中未被直接关注到的助听器使用益处。本研究进一步证明了听力损失儿童坚持使用助听设备的重要性，以减少日常交流中的费力聆听。我们的发现可供听力师在指导患者及其家长关于助听设备的使用和益处方面提供参考，并为在Educational environments中支持助听器使用提供倡导依据。

**致谢**

我们感谢本研究的参与者及其家长参与本研究。