L’objectif est l’étude des causes des dispériodicités des voix du type 1 qui sont pseudo-périodiques et monophoniques. Un modèle qui explique quantitativement les perturbations des durées de cycles glottiques fait appel aux fluctuations de la tension du muscle vocal. Or, ces fluctuations n’expliquent pas l’enrouement qui peut faire suite à une charge vocale ou une laryngite légère, par exemple. C’est pourquoi, nous discutons plusieurs modèles qui montrent qu’une redistribution des amplitudes vibratoires entre le corps et la couverture du pli module les perturbations qui trouvent leur origine au niveau du muscle vocal. Des simulations à l’aide d’un modèle corps-couverture suggèrent ainsi que les perturbations des durées des cycles glottiques augmentent avec une redistribution des amplitudes vibratoires de la couverture vers le muscle suite à une redistribution des masses vibrantes du muscle vers la couverture.

Auditory voice quality judgements are used intensively for the clinical assessment of pathological voice. Voice quality concepts are fuzzily defined and poorly standardized however, which hinders scientific and clinical communication. The described database documents a wide variety of pathologies and is used to investigate auditory voice quality concepts with regard to phonation mechanisms. The database contains 375 laryngeal high-speed videos and simultaneous high-quality audio recordings of sustained phonations of 80 pathological and 40 non-pathological subjects. Interval wise annotations regarding video and audio quality, as well as voice quality ratings are provided. Video quality is annotated for the visibility of anatomical structures and artefacts such as blurring or reduced contrast. Voice quality annotations include ratings on the presence of dysphonia and diplophonia. The purpose of the database is to aid the formulation of observationally well-founded models of phonation and the development of model-based automatic detectors for distinct types of phonation, especially for clinically relevant nonmodal voice phenomena. Another application is the training of audio-based fundamental frequency extractors on video-based reference fundamental frequencies.