Computer-Assisted Voice Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To establish and characterize the first pediatric normative database for the Multi-Dimensional Voice Program, a computerized voice analysis system, and to compare the normative data with the vocal profiles of patients with vocal fold nodules. DESIGN: A cross-sectional, observational design was used to establish the normative database. The comparative study was completed using a case-control design. SETTING: University-based outpatient pediatric otolaryngology clinic. PARTICIPANTS: One hundred control subjects (50 boys and 50 girls) aged 4 to 18 years contributed to the normative database. The voices of 26 patients (19 boys and 7 girls) with bilateral vocal fold nodules were also analyzed. MAIN OUTCOME MEASURES: Demographic data, including sex, age, height, weight, body mass index, and cigarette smoke exposure, were obtained. The Multi-Dimensional Voice Program extracted up to 33 acoustic variables from each voice analysis. RESULTS: The mean (SEM) values of each of the acoustic variables are presented. At age 12 years, boys experience a dramatic decrease in fundamental frequency measurements. The voices of patients with vocal fold nodules had significantly elevated frequency perturbation measurements compared with control subjects (P<.001). CONCLUSIONS: The vocal profile of children is uniform across all girls and prepubescent boys. Patients with vocal fold nodules demonstrated a consistent acoustic profile characterized by an elevation in frequency perturbation measurements. Normal acoustic reference ranges may be used to detect various vocal fold pathologic abnormalities and to monitor the effects of voice therapy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,007 |
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 ».