Effect of years of voice training on chest and head register tongue shape variability
Notice bibliographique
Résumé
The transition between head and chest registers in operatic singing has been linked to adjustments in the larynx [Henrich, 2006, LPV 31], vocal tract length [Tokuda et al., 2010, JASA 127], and resonance frequencies [Echternach et al., 2011, JASA 129]. Research on supralaryngeal articulator differences, specifically midsagittal tongue shape differences, during this transition is limited. Our previous case study showed a higher tongue dorsum in head voice for low and mid vowels compared to chest voice [Bengtson et al., 2023, CAA 51]. The current study with ten participants (8 female, 1 non-binary, 1 male, aged 19–23) further explores this and the effect of the years of vocal training. Participants were recorded performing a chromatic scale through their register transition, followed by a whole-tone scale in each register, with both tasks repeated twice on each of seven vowels (/a, e, o, ɚ, i, u, y/). The hypothesis is that vowel-dependent tongue adjustments would be observed, with more experienced singers displaying smaller differences between registers. Tongue shapes were traced using DeepEdge, and target frames were extracted [Chen et al., 2020, ISSP 2020]. Preliminary analysis indicates that the tongue dorsum is lower for chest voice and for participants with more years of voice training.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».