การพูดแบบดีสอาร์เทรีย คือ การออกเสียงพูดที่ผิดปกติของผู้พูดที่มีความบกพร่องทางการออกเสียง เช่นผู้พิการทางสมองหรือระบบประสาท ผลการทำวิจัยได้แสดงให้เห็นว่า การพัฒนาระบบการรู้จำเสียงพูดเฉพาะแบบเพื่อความเหมาะสมกับประเภทความพิการของเสียง สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบการรู้จำได้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความหลากหลายของประเภทความบกพร่อง และความแตกต่างในระดับของความพิการ ผู้พิการทางเสียงบางกลุ่มหรือบางคนเท่านั้นจึงจะสามารถใช้งานระบบการรู้จำได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่การพัฒนาระบบเพื่อผู้พูดแต่ละคนเป็นกระบวนการที่ต้องใช้เวลาและกำลังคนในการทำงาน ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่สามารถนำไปใช้งานได้จริงเนื่องจากความรุนแรงของการบกพร่องทางเสียง เพื่อเป็นการประหยัดเวลาและทรัพยากรทั้งทางด้านผู้พัฒนาระบบและตัวผู้พิการเอง ระบบวัดผลเพื่อประเมินระดับความบกพร่องของเสียงและการทำนายระดับความสามารถของผู้พูดในการใช้งานระบบการรู้จำเสียงพูดจึงเป็นสิ่งจำเป็น การวัดความบกพร่องทางเสียงที่ใช้อยู่ในปัจจุบันสามารถแบ่งออกเป็น 2 วิธีการใหญ่ๆ คือการทดสอบความชัดเจนของเสียงพูด (Articulator test) และการทดสอบภาวะฟังความออก (Intelligibility test) ซึ่งทั้งสองวิธีต่างก็ใช้การตัดสินด้วยการฟังเสียงพูดจากผู้ฟัง ซึ่งอาจจะเป็นผู้เชี่ยวชาญทางเสียงในการทดสอบแบบแรก หรือเป็นกลุ่มผู้ฟังที่เป็นคนทั่วไปในแบบที่สอง อย่างไรก็ตามทั้งสองวิธีมีข้อเสียเปรียบร่วมกันคือ (1) ต้องใช้เวลาในการทำการทดสอบ (2) ผลการทดสอบขึ้นอยู่กับผู้ฟังซึ่งอาจแตกต่างกันออกไปในการทดสอบแต่ละครั้ง และ (3) เมื่อพิจารณาในมุมมองของระบบการรู้จำเสียงพูด ผลที่ได้อาจไม่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับระดับความถูกต้องของระบบเลย ข้อเสนองานวิจัยฉบับนี้ จะทำการศึกษาวิธีการประเมินระดับความบกพร่องของเสียงพูดแบบใหม่ โดยการวัดค่าความคงที่ของเสียง (speech consistency score) ผ่านค่าดัชนีทางเสียง 2 ค่าคือ ค่าดัชนีความชัดเจนของเสียงพูด (speech clarity index, Ψ) และค่าดัชนีแสดงความสับสนของเสียง (speech confusion index, Ø) ที่มีความสัมพันธ์โดยตรงกับความสามารถในการใช้ระบบการรู้จำเสียงของผู้พูด แต่ละคน การทดสอบความบกพร่องทางเสียงที่เป็นมาตรฐานทั้งสองการทดสอบคือ การทดสอบความชัดเจนของเสียงพูดและการทดสอบภาวะฟังความออก จะถูกใช้ในการเปรียบเทียบการประเมินผล โดยใช้ผลลัพธ์จากระบบการรู้จำเสียงพูด 2 ระบบหลักคือ Hidden Markov Model กับ Artificial Neural Network เป็นผลอ้างอิง การวัดความน่าเชื่อถือของระบบแบ่งออกเป็น 3 แบบคือ (1) การวัดความผิดพลาดแบบ root mean square (2) การหาค่าความสัมพันธ์ร่วม correlation และ (3) การเปรียบเทียบความถูกต้องจากลำดับของผลการรู้จำ ขอบข่ายงานวิจัยและผลลัพธ์ที่ต้องการคือ การหาวิธีการที่เหมาะสมในการวัดค่าดัชนีที่ต้องการ ผลการศึกษาความเป็นไปได้สำหรับการใช้ค่าดัชนีเหล่านั้น ในการประเมินคุณภาพและตรวจสอบความผิดปกติทางเสียง และผลการออกแบบระบบอัตโนมัติเพื่อการประเมินคุณภาพและตรวจสอบความผิดปกติทางเสียง