Computer simulation of the vocal tract in speech production
Notice bibliographique
Résumé
Neuro-musculoskeletal function can be well characterized for most human movements, such as walking, through a combination of experimental measurements, including motion capture, electromyography, and force sensing. Movements of the vocal tract, however, pose a considerable challenge in terms of holistically measuring and visualizing the neuro-musculoskeletal processes underlying speech production. This is due to the inaccessibility of the vocal tract, the large number of small, deep muscles involved, the fast speed of movements, and the inherent three-dimensional nature of vocal tract shape during speech production. An array of measurement and imaging modalities have been tailored to vocal tract measurement, such as MRI, EMA, EPG, and ultrasound, each providing valuable, but incomplete information regarding vocal tract movements. Computer simulation of the vocal tract can play an important role in complementing these sparse experimental measurements by aiding in the fusion of multiple imaging modalities, helping to describe and visualize the 3D structures of interest, filling in the gaps in experimental measurements (both spatial and temporal), and extrapolating from the small sample sizes commonly found in speech production studies. We will discuss two types of computer simulations that are emerging as important complementary forms of speech production investigation: forward biomechanical simulation of the vocal tract articulators and probabilistic simulation of neuro-musculoskeletal parameters.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».