Physics of phonation offset: Towards understanding relative fundamental frequency observations
Notice bibliographique
Résumé
Relative fundamental frequency (RFF) is a promising assessment technique for vocal pathologies. Herein, we explore the underlying laryngeal factors dictating RFF behaviours during phonation offset. To gain physical insights, we analyze a simple impact oscillator model and follow that with a numerical study using the well-established body-cover model of the vocal folds (VFs). Study of the impact oscillator suggests that the observed decrease in fundamental frequency during offset is due, at least in part, to the increase in the neutral gap between the VFs during abduction and the concomitant decrease in collision forces. Moreover, the impact oscillator elucidates a correlation between sharper drops in RFF and increased stiffness of the VFs, supporting experimental RFF studies. The body-cover model study further emphasizes the correlation between the drops in RFF and collision forces. The numerical analysis also illustrates the sensitivity of RFF to abduction initiation time relative to the phase of the phonation cycle, and the abduction period length. In addition, the numerical simulations display the potential role of the cricothyroid muscle to mitigate the RFF reduction. Last, simplified models of phonotraumatic vocal hyperfunction are explored, demonstrating that the observed sharper drops in RFF are associated with increased pre-offset collision forces.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».