本文的方法確實具有推廣性，可以應用於其他類型的語音障礙，如腦癱或肌萎縮性側索硬化（ALS）。以下是幾個推廣的理由：
模型架構的通用性：使用的Wav2Vec 2.0模型架構是基於自監督學習的，這使得它能夠適應不同類型的語音數據，無論是帕金森氏症、腦癱還是ALS。
數據集的擴展性：類似於SAP的數據收集方法，可以針對其他語音障礙群體建立專門的數據集，進行模型的微調和訓練。
集群和嚴重程度的考量：對於不同語音障礙的患者，根據其語音特徵進行集群和嚴重程度的分類，這一策略同樣適用於其他類型的語音障礙，能夠提高識別準確率。
多任務學習的應用：多任務學習的策略可以根據不同的語音障礙特徵進行調整，從而提高對各類語音障礙的識別效果。
總之，本文的方法不僅針對帕金森氏症患者的語音識別有效，還可以為其他語音障礙的研究和應用提供有價值的參考。