本研究提出了一种时空图卷积网络模型，用于预测婴儿语言习得，克服了现有神经网络的不足。研究表明，利用感知运动关系和语义关系进行预测的准确率显著高于传统方法，强调了这些关系在新词学习中的重要性。

本文探讨了婴儿语言习得和语音处理技术在儿童口语发展中的应用。研究表明，高音质自然语音数据对分析有积极影响，并提出了生成儿童面部数据集的方法，以满足隐私法规。此外，分析自闭症儿童的语音特征为自动评估系统的开发提供了潜力。