W artykule opisano prototyp urządzenia osobistego do długookresowego pomiaru wysiłku głosowego oraz wczesne wyniki analiz sygnałów zarejestrowanych z jego użyciem. W skład systemu wchodzą: miniaturowy czujnik drgań (umieszczany na skórze użytkownika, w pobliżu krtani), urządzenie rejestrujące oraz oprogramowanie do analizy danych. Parametry głosu użytkownika, takie jak częstotliwość tonu podstawowego, mogą zmieniać się wraz z narastającym zmęczeniem fałdów głosowych, co zostało wykazane w wynikach wstępnych analiz. Przedstawiony prototyp może stanowić podstawę do budowy konkurencyjnego (wobec dostępnych komercyjnie ale drogich rozwiązań zagranicznych) systemu pomiarowego do oceny wysiłku głosowego. System taki może być również przydatny w badaniach naukowych w dziedzinie diagnostyki foniatrycznej.
EN
The paper describes a prototype of a personal, long-term vocal load accumulator and the results of preliminary analysis of the recorded signals. The system includes: a miniature vibration sensor (placed on the skin of the subject, near the larynx), the recording device and data analysis software. Voice parameters, such as fundamental frequency may change with an increasing vocal load, which was shown in the results of preliminary analysis. With additional work, the presented prototype can be considered as a competitive alternative to commercially available, expensive vocal load accumulators and can contribute to the development of scientific research in the field of phoniatrics in our country.
This work is an attempt to identify causes of the widely observed fact that performance of Brain-Computer Interface systems based on Steady-State Visual Evoked Potentials varies between different users. The efficient LED-produced alternate stimulus systems are taken into account. The effect of stimulus color and flickering frequency on measured SSVEP response at first and second harmonics is investigated for 10 women and 11 men. The experimental setup is described, measurement procedure, signal processing and analysis algorithms are outlined. The results are presented and discussed. One of the early conclusions drawn from this extensive research is that the promising strategy of SSVEP-based BCI system optimization for best performance can be through stimulus adjustment to each individual user.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.