Synchronous visualization of multimodal measurements on lips and glottis: Comparison between brass instruments and the human voice production system
Notice bibliographique
Résumé
Brass instruments and the human voice production system are both composed of a vibrating “human valve” (constriction in a pipe) coupled to an acoustic resonator: lips coupled to the brass instrument or vocal folds coupled to the vocal tract. In both cases, the aeroacoustic coupling is responsible for the self-oscillations and the large variety of regimes. Additionally, brass instruments and voice share difficulties for the in-vivo measurement of the exciter activity. Hence, the development of a common tool is relevant. It is also relevant to explore the effect of some known differences between these systems, namely, the strength of the coupling and the physiological characteristics. This paper introduces components for the development of such a tool. First, two corpuses of multimodal measurements are presented: one for a singer's larynx during sustained vowels, one for a musician's lips during sustained notes. They include high-speed video (HSV) recordings, electrical impedance (EI) measurements (electrolabiograph/electroglottograph), and audio recordings (AR). Then, we introduce two estimation algorithms: (AW) one of the opening area waveforms from videos, (LF) one of the LF-model parameters on these waveforms. Moreover, we build a video tool displaying, synchronously, the signals (HSV), (AW), (EI), and (AR) in time and frequency domains. Finally, this tool is exploited to exhibit common behaviors and relevant differences between brass instruments and human voice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».