言语障碍测量设备的研发需要结合言语语言病理学、神经学、心理学等多学科的知识，主要涉及以下方面：

语音信号处理：包括声音的采集、预处理、特征提取等，以便于对发音质量、发音能力、语音识别等进行评估。

言语感知和认知：研究言语感知和理解的过程，包括语音、音节、词、句子的识别和理解，为言语障碍的评估和干预提供依据。

言语产生和输出：研究言语的产生和输出机制，包括发音、语调、语速、音量等方面，以实现对言语障碍的客观评估。

语言学习和习得：研究语言学习和习得的机制，包括儿童和成人的语言获得过程，为设计针对言语障碍的康复训练提供理论基础。

神经控制和调节：研究神经系统的控制和调节机制，特别是与言语产生和感知相关的神经通路和网络，为深入理解言语障碍的成因提供帮助。

人工智能和机器学习：结合人工智能和机器学习的技术，实现对言语障碍的自动识别和分类，提高评估的准确性和效率。

临床应用：与医生、治疗师等合作，将研发的设备应用于实际的临床实践中，不断优化和改进设备的性能和效果。