933 resultados para Vocal Cords


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Postmitotic hair-cell regeneration in the inner ear of birds provides an opportunity to study the effect of renewed auditory input on auditory perception, vocal production, and vocal learning in a vertebrate. We used behavioral conditioning to test both perception and vocal production in a small Australian parrot, the budgerigar. Results show that both auditory perception and vocal production are disrupted when hair cells are damaged or lost but that these behaviors return to near normal over time. Precision in vocal production completely recovers well before recovery of full auditory function. These results may have particular relevance for understanding the relation between hearing loss and human speech production especially where there is consideration of an auditory prosthetic device. The present results show, at least for a bird, that even limited recovery of auditory input soon after deafening can support full recovery of vocal precision.

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Bird song, like human speech, is a learned vocal behavior that requires auditory feedback. Both as juveniles, while they learn to sing, and as adults, songbirds use auditory feedback to compare their own vocalizations with an internal model of a target song. Here we describe experiments that explore a role for the songbird anterior forebrain pathway (AFP), a basal ganglia-forebrain circuit, in evaluating song feedback and modifying vocal output. First, neural recordings in anesthetized, juvenile birds show that single AFP neurons are specialized to process the song stimuli that are compared during sensorimotor learning. AFP neurons are tuned to both the bird's own song and the tutor song, even when these stimuli are manipulated to be very different from each other. Second, behavioral experiments in adult birds demonstrate that lesions to the AFP block the deterioration of song that normally follows deafening. This observation suggests that deafening results in an instructive signal, indicating a mismatch between feedback and the internal song model, and that the AFP is involved in generating or transmitting this instructive signal. Finally, neural recordings from behaving birds reveal robust singing-related activity in the AFP. This activity is likely to originate from premotor areas and could be modulated by auditory feedback of the bird's own voice. One possibility is that this activity represents an efference copy, predicting the sensory consequences of motor commands. Overall, these studies illustrate that sensory and motor processes are highly interrelated in this circuit devoted to vocal learning, as is true for brain areas involved in speech.

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Understanding how the brain processes vocal communication sounds is one of the most challenging problems in neuroscience. Our understanding of how the cortex accomplishes this unique task should greatly facilitate our understanding of cortical mechanisms in general. Perception of species-specific communication sounds is an important aspect of the auditory behavior of many animal species and is crucial for their social interactions, reproductive success, and survival. The principles of neural representations of these behaviorally important sounds in the cerebral cortex have direct implications for the neural mechanisms underlying human speech perception. Our progress in this area has been relatively slow, compared with our understanding of other auditory functions such as echolocation and sound localization. This article discusses previous and current studies in this field, with emphasis on nonhuman primates, and proposes a conceptual platform to further our exploration of this frontier. It is argued that the prerequisite condition for understanding cortical mechanisms underlying communication sound perception and production is an appropriate animal model. Three issues are central to this work: (i) neural encoding of statistical structure of communication sounds, (ii) the role of behavioral relevance in shaping cortical representations, and (iii) sensory–motor interactions between vocal production and perception systems.

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A exibição do comportamento vocal em muitas espécies de anfíbios anuros é relacionada aos níveis de hormônios esteroides gonadais e interrenais. Esses hormônios poderiam mediar a relação entre intensidade de sinais e imunidade, pois estão envolvidos no desenvolvimento das características sexuais secundárias, comportamento de corte e mobilização de reservas energéticas durante a atividade reprodutiva, enquanto apresentam também efeitos imunomoduladores. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi explorar as relações entre comportamento reprodutivo, imunidade e níveis plasmáticos de testosterona e corticosterona em machos do sapo do semiárido brasileiro, Rhinella granulosa, em atividade reprodutiva e após manipulação hormonal. A precipitação foi o principal determinante ambiental para o aumento dos níveis de testosterona e corticosterona circulantes em machos de R. granulosa, estimulando o comportamento de vocalização. As relações fisiológicas encontradas indicam que os altos níveis plasmáticos de testosterona nos primeiros dias após a chuva devem promover o início do turno vocal, porém a corticosterona deve modular o esforço de vocalização. De forma geral, a exacerbação do comportamento vocal de R. granulosa tem efeitos negativos sobre a imunocompetência, porém alguns indivíduos que apresentam maiores concentrações plasmáticas de corticosterona apresentam concomitantemente alto esforço vocal e alta imunidade. De acordo, a aplicação transdérmica de corticosterona promoveu elevação aguda dos níveis plasmáticos deste glicocorticoide, bem como um aumento da função imune. Assim, apesar de a atenção principal ser comumente colocada no papel da testosterona na mediação de sinais honestos, nossos resultados corroboram a importância da corticosterona na mediação da expressão do comportamento de corte e imunocompetência em machos R. granulosa

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A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

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Contains 83 glees and madrigals for various combinations of voices, with optional piano accompaniment.

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At head of title: Ditson & co's. uniform edition of Haydn's, Mozart's and Beethoven's masses.

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Medium voice.

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Photocopy. Columbus, The Ohio State University [1972?] 223 l. 19 cm.

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