语音和声音条件影响语音的声学特性，从而影响情感模型的表现。研究表明，非典型语音的情感预测结果与典型语音显著不同，尤其在悲伤情感的预测上。通过微调伪标记的非典型语音数据，可以提升模型在此类语音上的表现，强调了更广泛的训练和评估数据集的必要性。

本文探讨了语音质量模型在非典型语音和语音调制中的应用，评估了可懂度、自然度等七个维度。研究利用公共语音可及性项目的数据集，验证了模型在不同语言和任务上的性能，特别对面临失语风险的人群（如ALS患者）具有重要意义。