Acoustic correlates of comorbid voice and resonance impairment in individuals with amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of voice and resonance impairment in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) may be challenging due to multi-speech subsystem involvement. Although several acoustic measures have been associated with isolated voice and resonance impairment, their efficacy in the presence of comorbid voice-resonance impairment is unclear. The goal of this work is to determine acoustic features that correlate with perceptual judgment of voice and resonance severity in patients with ALS, and identify measures capable of differentiating phonatory, resonance, and co-occurring impairments. Two listeners rated resonance and voice impairment severity of repetitions of “Buy Bobby a puppy” produced by 26 participants with ALS. Samples were stratified based on perceptual ratings: bulbar asymptomatic, predominantly phonatory involvement (i.e., abnormal voice), predominantly resonatory involvement (hypernasality), and mixed (phonatory and resonance involvement). Groups were compared using resonance (one-third octave analysis) and phonatory (cepstral/spectral) measures. The one-third octave analysis differentiated all groups (p < 0.05); the cepstral peak prominence differentiated all groups (p < 0.01) except asymptomatic versus mixed; and the low/high spectral ratio did not differ between groups. Findings illustrate the challenges of implementing targeted resonance and voice measures in the presence of multi-speech system involvement, though one-third octave analysis is a promising approach to quantifying voice and resonance impairment in ALS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».