Abstract:
Bu çalışmada, konuşma testlerinin her dilin kendine özgü özelliklerine göre düzenlenme gereksinmesi nedeniyle Türkçeye özgü konuşmayı tanıma testinin geliştirilmesi amaçlandı. Bu amaçla, öncelikli olarak Türkçe derlem içerisinde yer alan sözcüklerin en sık kullanılanları listelerin oluşturulmasında kullanılmak üzere seçildi. Seçilen sözcüklerin anlamlılık kontrolü Türk Dil Kurumu ve Yazılı Türkçenin Kelime Sıklığı sözlükleri kullanılarak yapıldı. İki sözlükte de yer alan anlamlı sözcükler seçildi. Daha sonra bilinebilirliklerinin değerlendirilmesi amacıyla seçilen bu sözcükler, çeşitli yaş ve eğitim düzeylerinde 380 normal işiten bireye bilinebilirliği açısından puanlama yapması için verildi. Katılımcıların %80'i tarafından bilinmeyen sözcükler elendi. Kalan 345 sözcük test materyali havuzunu oluşturdu. Bu sözcükler normal işiten 18-30 yaş arası 36 genç bireye, 2 gruba ayrılarak dijital ortamda kaydedilen erkek sesi ile her bir gruba farklı 6 şiddet düzeyinde (toplamda 12 farklı şiddet düzeyi) dinletildi. Sözcüklerin az bilinenleri ve çok bilinenleri homojeniteyi sağlamadığı düşünülerek elendi. Geriye kalan sözcükler arasından geliştirilen testte kullanılmak üzere fonemik dengeli, her birisi 50 sözcükten oluşan 3 ayrı sözcük listesi oluşturuldu. Daha sonra bu listeler fonemik denge kriteri dikkate alınarak yarıya bölündü ve her biri 25 sözcükten oluşan 6 liste oluşturuldu. Sözcüklerde listeler arası denge için lojistik regresyon analizi ve ki-kare testi kullanıldı. 25 ve 50 sözcükten oluşan listeler içinæ c2 (5) = 0,322 ve p=0,666, c2 (2) = 0,313 ve p=0,885 elde edilerek listeler arasında anlamlı bir farklılık bulunmadı. Ayrıca oluşturulan her bir listenin iç tutarlılığı KR-20 tutarlılık analizi ile belirlendi. Tüm listelerin iç tutarlılığı % 98'in üzerinde bulundu. Lojistik regresyon analizi ile eğim, ortalama 5,4 %/dB elde edildi. Türkçe için hazırlanmış olan sözcük listelerinin 50 ve 25 sözcükten oluşan listeler halinde kullanıma uygun olduğu anlaşıldı. Bu konuşma testinin işitme kayıplı bireylere de uygulanarak patolojik olanları ayırt etmedeki becerisinin ortaya konulması ayrıca planlanmaktadır. Böylece oluşturulan konuşmayı tanıma testinin tanısal değeri de anlaşılacaktır. Anahtar kelimeler: tek heceli sözcük, konuşmayı tanıma testi, konuşma odyometrisi, sözcük listeleri The aim of this study was to develop a Turkish speech recognition test based on the idea that speech tests should be developed in accordance with the specifications of each individual language. For this purpose, primarily, the most used words of a selected Turkish corpus were chosen to create the lists used in this study. Words are also checked through ‘Turkish Language Association Dictionary' and Written Turkish Word Frequency Dictionary' in terms of their meanings. Semantic words those are present in both dictionaries were selected. In order to test the familiarity of the words used, the word lists were given to 380 participants from different age groups and educational backgrounds and they were asked to score the familiarity of these words. According to the participants' judgments, unfamiliar words were eliminated. Thirty-six normally hearing young adults aged between 18 to 30 were divided into two groups and were asked to listen the remaining word lists twice in six different intensity levels (in total 12 different intensity levels) from a recorded male voice. Words which are used rarely and most frequently were identified and eliminated in order to provide the homogeneity. Three different word lists, each composed of 50 phonemically balanced words, were developed to be used in speech recognition tests. Subsequently, these lists were divided into two groups considering the phonemic balance criteria and six lists, each composed of 25 words were developed. In order to test the balance among lists, logistic regression analysis and chi square test were performed. For lists composed of 25 and 50 words, c2 (5) =0.322 and p=0.666, c2 (2) = 0.313 and p=0.885 indicated no statistically significant difference. Besides, the internal reliability of each list was analyzed using KR-20 and was found to be above 98% for all the lists. The mean slope for logistic regression analysis was found to be 5.4 %/dB. Thus, subsequently developed 25 and 50 words lists composed for Turkish Language were ascertained to be appropriate for use in this study. For further research, to test their capability of distinguishing different pathologies, the lists should to be applied in clinical settings to patients with hearing loss. Thus, the differential diagnostic value of the developed speech recognition test will be revealed. Key words: monosyllabic word, speech recognition test, speech audiometry, word lists