Новая модель отслеживает усталость голосовых связок по мере её развития, показывает исследование

Новый подход к моделированию усталости голосовых связок может улучшить выявление и мониторинг проблем по мере их развития, особенно среди людей, чьи работы зависят от продолжительного использования голоса. Исследование, опубликованное в International Journal of Information and Communication Technology, использует физико-математическую базу для отслеживания изменений во времени.

Голосовые связки, в просторечии называемые голосовыми шнурами, — это вибрирующие мышечные структуры в гортани в верхней части трахеи, которые позволяют нам говорить, петь и издавать различные звуки. Усталость голосовых связок включает снижение эффективности голоса, ухудшение качества голоса и большие усилия при разговоре. Она может возникнуть у любого человека в любое время, но часто встречается среди ораторов, учителей, операторов колл-центров, певцов и других людей, которые используют голос чаще или громче среднего.

Новый подход, называемый физико-информированной совместной симуляцией и идентификацией (PJSF), рассматривает усталость как непрерывно изменяющийся процесс, а не как фиксированное состояние. Он моделирует истощение и восстановление голосовой системы с использованием уравнений, описывающих, как система изменяется во времени. Он объединяет их с акустическими записями и ларингоибратографией, измерениями вибрации голосовых связок, для получения диагноза или прогнозирования возможных проблем.

В тестах с участием 20 добровольцев система правильно сбалансировала выявление усталости и избежание ложных тревог. Работа может привести к созданию системы, способной контролировать голосовую нагрузку и поддерживать персонализированные рекомендации по использованию голоса для пользователей, чьи профессии предполагают постоянное использование голоса.

Физико-информированная модель отслеживала усталость голосовых связок как динамический баланс истощения и восстановления с использованием акустических записей и ларингоибратографии. На 20 добровольцах она выявляла усталость, ограничивая ложные тревоги и поддерживая потенциальный мониторинг голосовой нагрузки и индивидуализированные рекомендации по использованию голоса.