Consonant Acoustics in Parkinson's Disease and Multiple Sclerosis: Comparison of Clear and Loud Speaking Conditions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The impact of clear speech or an increased vocal intensity on consonant spectra was investigated for speakers with mild dysarthria secondary to multiple sclerosis or Parkinson's disease and healthy controls. METHOD: Sentences were read in habitual, clear, and loud conditions. Spectral moment coefficients were obtained for word-initial and word-medial /s/, /ʃ/, /t/, and /k/. Global production differences among conditions were confirmed with measures of vocal intensity and articulation rate. RESULTS: Static or slice-in-time first moments (M1) for loud differed most frequently from habitual, but neither loud nor clear enhanced M1 contrast for consonant pairs. In several instances, the clear and loud conditions yielded stable or nonvarying fricative M1 time histories. Spectral contrast was reduced for word-medial versus word-initial consonant pairs. CONCLUSION: The finding that the loud and especially clear condition yielded fairly subtle changes in consonant spectra suggests these global techniques may minimally enhance consonant segmental production or contrast in mild dysarthria. The robust effect of word position on consonant spectra indicates that this variable deserves consideration in future studies. Future research also is needed to investigate how or whether consonant production bears on the improved intelligibility previously reported for these global dysarthria treatment techniques.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».