La muda de la voz en niños cantores y no cantores : análisis de la rotura de registros

La mayor parte de los estudios sobre la mutación vocal se ha focalizado sobre las variaciones de la frecuencia fundamental del habla en relación con la edad, el peso, la altura, el vello axilar y pubiano y el nivel de testosterona en sangre. Los maestros de canto y los vocólogos que trabajan con voces infantiles, ya sean cantadas o habladas, deberían conocer profundamente las características de la mutación vocal. Con esa finalidad, llevamos a cabo un estudio de seguimiento longitudinal de 18 niños (9 cantores y 9 no cantores) durante 18 meses. Efectuamos,además, un estudio transversal por rangos de edad a 98 niños y jóvenes. Todos los sujetos fueron examinados a través de un examen perceptual y de un examen acústico luego de un examen ORL normal. Los resultados muestran que las roturas de registro desde el falsete al modal, a través de la producción de un glissando descendente, son el signo más importante de mutación desde un punto de vista perceptual. Estas roturas son independientes del entrenamiento vocal y ocurren tanto en cantores como en no cantores de la misma manera. Las roturas de registro determinan otra serie de características como el estrechamiento del rango fonacional, las roturas de voz y el descenso excesivo de la frecuencia fundamental del habla. Las roturas de registro producidas a través de un glissando descendente son muy llamativas durante el período crítico de mutación. No aparecen en las voces infantiles ni en las voces adultas saludables, sean estas voces con o sin entrenamiento. La mutación vocal de los niños varones atraviesa los siguientes estadíos: período pre-mutacional, comienzos de mutación, período crítico y período fi nal; cada estadio evidencia sus características distintivas tanto desde el punto de vista perceptual como acústico.

Introducción de la metodología análisis modal de fallos y efectos (AMFE) como herramienta de gestión en una ese del distrito capital de II nivel

El presente trabajo expone la elaboración de un proceso sistemático para la identificación y clasificación de modos de fallo utilizando la metodología ANÁLISIS MODAL DE FALLOS Y EFECTOS (AMFE), como un procedimiento de gran utilidad para mejorar la calidad y seguridad de la prestación de servicios asistenciales. Se analizaron 254 modos de fallo, en el servicio de urgencias de una ESE de II Nivel del Distrito Capital, se utilizó una herramienta de selección de procesos denominada Matriz de Priorización utilizada por el Centro de Gestión Hospitalaria con algunas adaptaciones de acuerdo con las necesidades institucionales. Se calificaron 227 de ellos correspondiendo a un 89,37%. Se entrevistaron 48 médicos, 27 enfermeras, 27 auxiliares de enfermería y 9 camilleros, para un total de 111 colaboradores que corresponden al 30% del total del personal del servicio de urgencias. Se generó una hoja de control de calidad (aceptación) del ejercicio con un porcentaje total del 85%, teniendo como resultado que 102 personas de las 111 encuestadas, diligenciaron correctamente la totalidad de los campos del formato AMFE. Se buscó Implementar el uso de la metodología AMFE como herramienta de gestión y mejora de procesos institucionales, realizando una prueba piloto al proceso seleccionado y evaluando si esta metodología se podía aplicar a otros procesos asistenciales. Se observó que de la totalidad de los modos de fallo el mayor valor de criticidad se encontró en el rango de 45 puntos. Se determinaron 11 modos de fallos en esta categoría, los cuales se encuentran dos asociados dos están asociados con el acceso del paciente a la institución, siete relacionados con el Registro e Ingreso del usuario, uno relacionado con la planeación de la atención y dos relacionados con la ejecución del tratamiento. Palabras claves: Análisis Modal De Fallos y Efectos (AMFE), urgencias, mejora continua.

Maximum likelihood estimation of new state space models for operational modal analysis

The modal analysis of a structural system consists on computing its vibrational modes. The experimental way to estimate these modes requires to excite the system with a measured or known input and then to measure the system output at different points using sensors. Finally, system inputs and outputs are used to compute the modes of vibration. When the system refers to large structures like buildings or bridges, the tests have to be performed in situ, so it is not possible to measure system inputs such as wind, traffic, . . .Even if a known input is applied, the procedure is usually difficult and expensive, and there are still uncontrolled disturbances acting at the time of the test. These facts led to the idea of computing the modes of vibration using only the measured vibrations and regardless of the inputs that originated them, whether they are ambient vibrations (wind, earthquakes, . . . ) or operational loads (traffic, human loading, . . . ). This procedure is usually called Operational Modal Analysis (OMA), and in general consists on to fit a mathematical model to the measured data assuming the unobserved excitations are realizations of a stationary stochastic process (usually white noise processes). Then, the modes of vibration are computed from the estimated model. The first issue investigated in this thesis is the performance of the Expectation- Maximization (EM) algorithm for the maximum likelihood estimation of the state space model in the field of OMA. The algorithm is described in detail and it is analysed how to apply it to vibration data. After that, it is compared to another well known method, the Stochastic Subspace Identification algorithm. The maximum likelihood estimate enjoys some optimal properties from a statistical point of view what makes it very attractive in practice, but the most remarkable property of the EM algorithm is that it can be used to address a wide range of situations in OMA. In this work, three additional state space models are proposed and estimated using the EM algorithm: • The first model is proposed to estimate the modes of vibration when several tests are performed in the same structural system. Instead of analyse record by record and then compute averages, the EM algorithm is extended for the joint estimation of the proposed state space model using all the available data. • The second state space model is used to estimate the modes of vibration when the number of available sensors is lower than the number of points to be tested. In these cases it is usual to perform several tests changing the position of the sensors from one test to the following (multiple setups of sensors). Here, the proposed state space model and the EM algorithm are used to estimate the modal parameters taking into account the data of all setups. • And last, a state space model is proposed to estimate the modes of vibration in the presence of unmeasured inputs that cannot be modelled as white noise processes. In these cases, the frequency components of the inputs cannot be separated from the eigenfrequencies of the system, and spurious modes are obtained in the identification process. The idea is to measure the response of the structure corresponding to different inputs; then, it is assumed that the parameters common to all the data correspond to the structure (modes of vibration), and the parameters found in a specific test correspond to the input in that test. The problem is solved using the proposed state space model and the EM algorithm. Resumen El análisis modal de un sistema estructural consiste en calcular sus modos de vibración. Para estimar estos modos experimentalmente es preciso excitar el sistema con entradas conocidas y registrar las salidas del sistema en diferentes puntos por medio de sensores. Finalmente, los modos de vibración se calculan utilizando las entradas y salidas registradas. Cuando el sistema es una gran estructura como un puente o un edificio, los experimentos tienen que realizarse in situ, por lo que no es posible registrar entradas al sistema tales como viento, tráfico, . . . Incluso si se aplica una entrada conocida, el procedimiento suele ser complicado y caro, y todavía están presentes perturbaciones no controladas que excitan el sistema durante el test. Estos hechos han llevado a la idea de calcular los modos de vibración utilizando sólo las vibraciones registradas en la estructura y sin tener en cuenta las cargas que las originan, ya sean cargas ambientales (viento, terremotos, . . . ) o cargas de explotación (tráfico, cargas humanas, . . . ). Este procedimiento se conoce en la literatura especializada como Análisis Modal Operacional, y en general consiste en ajustar un modelo matemático a los datos registrados adoptando la hipótesis de que las excitaciones no conocidas son realizaciones de un proceso estocástico estacionario (generalmente ruido blanco). Posteriormente, los modos de vibración se calculan a partir del modelo estimado. El primer problema que se ha investigado en esta tesis es la utilización de máxima verosimilitud y el algoritmo EM (Expectation-Maximization) para la estimación del modelo espacio de los estados en el ámbito del Análisis Modal Operacional. El algoritmo se describe en detalle y también se analiza como aplicarlo cuando se dispone de datos de vibraciones de una estructura. A continuación se compara con otro método muy conocido, el método de los Subespacios. Los estimadores máximo verosímiles presentan una serie de propiedades que los hacen óptimos desde un punto de vista estadístico, pero la propiedad más destacable del algoritmo EM es que puede utilizarse para resolver un amplio abanico de situaciones que se presentan en el Análisis Modal Operacional. En este trabajo se proponen y estiman tres modelos en el espacio de los estados: • El primer modelo se utiliza para estimar los modos de vibración cuando se dispone de datos correspondientes a varios experimentos realizados en la misma estructura. En lugar de analizar registro a registro y calcular promedios, se utiliza algoritmo EM para la estimación conjunta del modelo propuesto utilizando todos los datos disponibles. • El segundo modelo en el espacio de los estados propuesto se utiliza para estimar los modos de vibración cuando el número de sensores disponibles es menor que vi Resumen el número de puntos que se quieren analizar en la estructura. En estos casos es usual realizar varios ensayos cambiando la posición de los sensores de un ensayo a otro (múltiples configuraciones de sensores). En este trabajo se utiliza el algoritmo EM para estimar los parámetros modales teniendo en cuenta los datos de todas las configuraciones. • Por último, se propone otro modelo en el espacio de los estados para estimar los modos de vibración en la presencia de entradas al sistema que no pueden modelarse como procesos estocásticos de ruido blanco. En estos casos, las frecuencias de las entradas no se pueden separar de las frecuencias del sistema y se obtienen modos espurios en la fase de identificación. La idea es registrar la respuesta de la estructura correspondiente a diferentes entradas; entonces se adopta la hipótesis de que los parámetros comunes a todos los registros corresponden a la estructura (modos de vibración), y los parámetros encontrados en un registro específico corresponden a la entrada en dicho ensayo. El problema se resuelve utilizando el modelo propuesto y el algoritmo EM.

Assessment of Speech Dialog Systems using Multi-Modal Cognitive Load Analysis and Driving Performance Metrics

In this paper, cognitive load analysis via acoustic- and CAN-Bus-based driver performance metrics is employed to assess two different commercial speech dialog systems (SDS) during in-vehicle use. Several metrics are proposed to measure increases in stress, distraction and cognitive load and we compare these measures with statistical analysis of the speech recognition component of each SDS. It is found that care must be taken when designing an SDS as it may increase cognitive load which can be observed through increased speech response delay (SRD), changes in speech production due to negative emotion towards the SDS, and decreased driving performance on lateral control tasks. From this study, guidelines are presented for designing systems which are to be used in vehicular environments.

Multi-edge decimation in multi-modal 3D collaborative applications

Multi-resolution modelling has become essential as modern 3D applications demand 3D objects with higher LODs (LOD). Multi-modal devices such as PDAs and UMPCs do not have sufficient resources to handle the original 3D objects. The increased usage of collaborative applications has created many challenges for remote manipulation working with 3D objects of different quality. This paper studies how we can improve multi-resolution techniques by performing multiedge decimation and using annotative commands. It also investigates how devices with poorer quality 3D object can participate in collaborative actions.

New modal feed network for a compact monopole array with isolated ports

An element spacing of less than half a wavelength introduces strong mutual coupling between the ports of compact antenna arrays. The strong coupling causes significant system performance degradation. A decoupling network may compensate for the mutual coupling. Alternatively, port decoupling can be achieved using a modal feed network. In response to an input signal at one of the input ports, this feed network excites the antenna elements in accordance with one of the eigenvectors of the array scattering parameter matrix. In this paper, a novel 4-element monopole array is described. The feed network of the array is implemented as a planar ring-type circuit in stripline with four coupled line sections. The new configuration offers a significant reduction in size, resulting in a very compact array.