Nonlinearities in block-type reduced-order vocal fold models with asymmetric tissue properties
Notice bibliographique
Résumé
Modeling the vocal fold structure as a reduced-order system is an attractive approach for exploring the dynamics of both normal and pathological phonation. This approach has been used ubiquitously in scientific speech investigations due to its relatively high order of accuracy and low computational cost. In addition, good agreement can also be found between model and clinical data. In the case of pathological speech complex vocal fold dynamics may exist, exhibiting phenomenon such as bifurcation, and chaos. The ability to capture these features in reduced-order vocal fold models is a much celebrated feature. However, the question has arisen whether these nonlinearities arise due to the physics, or if they are merely an artifact of the model and its sensitivity to initial and boundary conditions. We explore the sensitivity of commonly-employed reduced-order vocal fold models to both contact mechanics, and the geometric prescription of the vocal fold model. Nonlinearities arising from asymmetric vocal fold tensioning are investigated. Nonlinearity in the vocal fold dynamics is identified by determining the predictive capability of linear and nonlinear Volterra-Weiner-Korenberg series. Nonlinearities in the vocal fold oscillations are shown to be highly-dependent upon model formulation and implementation, as opposed to physical features of speech. Ο∝
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».