Quantifying the time-varying relation between speech production and postural control at different levels of vocal effort
Notice bibliographique
Résumé
Speech production affects the behavior of physiological systems beyond the vocal tract. In this study, we investigate how increasing the loudness of speech production (vocal effort) affects the coupling of kinematic motions the head, body, and speech acoustics, and the relation of these coupling patterns to postural control. We predicted that increasing vocal effort would result in stronger couplings and increasingly regular kinematic and acoustic signals, reflecting an entrainment effect related to the changes in respiratory patterning associated with producing speech at high levels of vocal effort. We also predicted that postural instability would accompany this effect, since the postural control system is biomechanically coupled to the speech system via the musculature of rib cage, which takes on a more active role in respiration in high vocal effort speech. Results from six talkers who produced spontaneous speech at multiple levels of vocal effort confirmed both of these hypotheses. Stronger within-talker coupling, and the diminished behavioral variability that accompanies it, is associated with weaker coupling between the individual feet—the interface of the body with the external environment. We demonstrate this using a combination of time-series analysis methods assessing signal fluctuations (detrended fluctuation analysis) and system dimensionality (principal component analysis (PCA), correlation map analysis (CMA)). In future work, we plan to include measures of respiration in this analysis.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».