Optical tracking during vocalization reveals a complex pattern of respiration
Notice bibliographique
Résumé
‘…no gender differences were found in breathing pattern or chest wall kinematics in any of the phonetic tasks studied. Our results also show that the activity of the control of expiration during phonation is more complex than during exercise…’ Expiration during exercise is driven from the abdomen, but in this issue Binazzi et al. from Firenze and Montreal show that during phonation the pattern of respiration is visibly different. The team devised a quantitative experiment in which the vocal effort required from healthy subjects was increased in stages, by progressing from quiet breathing to reading, thence to singing and high-effort whispering. The motion of the chest and abdomen was then charted by deploying optoelectronic plethysmography, which tracks body markers using computer controlled optics. An elegantly simple and robust model, based on surface meshing of measured marker positions and their excursions, then directly revealed the temporal characteristics of inspiration and expiration. The authors’ results show tidal volumes and expiratory times increasing with the stage of vocalization and increasingly rapid inspiration. For high-effort whisper, the end expiratory thoracic volumes were found to approach the maximal expiratory flow volume curve. Interestingly, it was not only the abdomen driving the extremes of the expiratory process, but also the triple compartments of the chest wall. This was found to be more costal in the female subjects, because of size not gender. Vocalization quite literally looks every bit as complex as it sounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».