在武汉东方启音康复中心的活动室里，一群05后大学生正专注地观察着孩子们的游戏互动。这支名为"青萤星链"的学生团队，利用课余时间研发出一套基于声学特征分析的自闭症早期筛查系统，为特殊需要儿童带来新的希望。

从课堂到实践的学生项目

"我们只是一群对计算机和医学交叉领域感兴趣的学生。"团队负责人、某高校计算机专业学生谭健琦坦言。今年10月，团队利用国庆假期走访了武汉多家自闭症康复机构，深入了解实际需求。

在星晴康复中心，团队成员们第一次近距离接触自闭症儿童。"孩子们的世界很纯粹，我们需要用更温柔的方式接近他们。"谭健琦回忆道。这次经历让团队决定将采集设备设计成可爱的兔子造型，采用柔和的色彩，避免给孩子们带来压迫感。

星辉启途：用于自闭症谱系障碍早期筛查的智能AI病理机器人造型展示

技术探索中的挑战与突破

作为学生团队，技术研发过程充满挑战。团队成员利用课余时间学习音频处理技术，从基础的OpenSmile工具包开始，逐步搭建起完整的分析系统。

"我们花了大量时间在图书馆查阅论文，向社会相关的医学教授和计算机专业开发者请教。"谭健琦表示。最终团队选择使用SE_ResNet50网络结构，通过对比正常儿童与自闭症儿童的声学特征差异，建立识别模型。

声学音频提取

系统开发过程中，团队注重实用性和可操作性。考虑到不同使用场景，他们开发了桌面端、网页端和移动端多个版本，方便医疗机构和家庭使用。

平衡学业与科研的双重挑战

作为在校学生，团队面临时间管理和专业知识的双重挑战。成员们利用晚上和周末时间进行项目讨论，寒暑假则集中进行技术攻关。

"有时候为了调试一个参数，我们要在实验室待到很晚。"谭健琦说，"但看到系统能够帮助到孩子们，所有的辛苦都值得。"

目前，团队正在准备将项目参加"挑战杯"大学生创业计划竞赛，希望获得更多专家的指导和建议。

作者：谭健琪