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篇1

[中圖分類號] R767.92[文獻(xiàn)標(biāo)識碼] B[文章編號] 1673-9701（2011）27-27-02

Effects of the Sex on the Voice Objective Parameters

LI NingQI Baojian

Department of Otolaryngology，Beijing Shijingshan Hospital，Beijing 100043，China

[Abstract] Objective To observe the effects of the sex on the voice objective parameters. Methods Sixty subjects were choosed with normal voice（30 men and 30 women）to collect the objective parameters，then adopted SPSS13.0 statistical software to analyze. Results The parameters of frequency had showed that women’s were higher than men’s : there were F0、MaxF0、MinF0、dF0、F0SD、EGG-F0、EGG-MaxF0、EGG-MinF0、EGG-dF0 and EGG-AmpTremor. And the normal women’s MPT was shorter than the normal men’s while the resonant frequency was higher than them. The differences were significantly（P＜0.05）. Conclusion There are significantly differences between men and women in objective parameters of voice，so it’s necessary to analyze datum separately.

[Key words] Sex；Voice；Objective parameters

在嗓音醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)研究中，性別因素對嗓音的客觀測量參數(shù)值的影響引起許多研究者的關(guān)注[1-3]，現(xiàn)將我科2008年4月～2010年4月采集的聲學(xué)樣本觀察結(jié)果報(bào)道如下。

1資料與方法

1.1一般資料

選擇發(fā)聲正常、無嗓音障礙疾病病史、無耳鼻咽喉疾病、無呼吸系統(tǒng)及神經(jīng)系統(tǒng)疾病病史、經(jīng)纖維鼻咽喉鏡檢查聲帶形態(tài)及功能正常的成年人60名。按性別分為兩組：男性組30名，年齡36～72歲，平均53.5歲；女性組30名，年齡39～75歲，平均56.5歲。

1.2方法

1.2.1聲學(xué)分析及電聲門圖測量測量地點(diǎn)選在環(huán)境噪聲≤45dB的隔音檢查室內(nèi)進(jìn)行，給受試者配戴金屬電極，圓盤放置于頸前甲狀軟骨板兩側(cè)相應(yīng)之聲門處。讓受試者口唇距離話筒約10cm（注意：話筒稍微偏向右側(cè)口角以避免呼吸對輸入聲音的干擾），以自然的聲調(diào)和聲強(qiáng)發(fā)元音/æ/，時(shí)間長短約3～5s，連續(xù)測量3次，結(jié)果取平均值[4]。應(yīng)用Dr.Speech嗓音工作站的喉功能檢測儀和電聲門圖儀對嗓音文件進(jìn)行同步測量與分析。

1.2.2空氣動力學(xué)及共振峰測量測量地點(diǎn)及環(huán)境要求同上，采用Dr.Speech嗓音工作站的實(shí)時(shí)言語矯治儀。囑受試者，盡可能長而舒適平穩(wěn)地依次發(fā)長元音/a：/、清輔音/s/和濁輔音/z/，連續(xù)測量3次，結(jié)果均取最大值。再令受試者深吸氣后以自然舒適的聲調(diào)依次發(fā)長元音/a：/、/i：/和/u：/，約3～5s，選取穩(wěn)定聲段提取共振峰，連續(xù)測量3次取平均值。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

采用SPSS13.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，采用t檢驗(yàn)。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

表1～3是不同性別之間各嗓音客觀測量參數(shù)的對比，結(jié)果顯示：聲學(xué)分析的基頻、最大基頻、最小基頻、基頻差值及基頻標(biāo)準(zhǔn)差，電聲門圖測量的EGG-基頻、EGG-最大基頻、EGG-最小基頻、EGG-基頻差值及EGG-振幅震顫等參數(shù)在男女性之間有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＜0.01或P＜0.05），最長聲時(shí)女性的數(shù)值低于男性的數(shù)值，共振峰頻率女性則高于男性，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01或P＜0.05）。

3討論

聲帶振動是一種高速、復(fù)雜和精微的三維運(yùn)動，因而嗓音的產(chǎn)生是一種復(fù)雜的多維現(xiàn)象?；诖耍ひ舻脑u估也應(yīng)為全面的多維評估，除了主觀聽感知評估之外，還要包括反映呼吸、發(fā)聲、共鳴等各方面功能的客觀多參數(shù)測量[5]。

3.1聲學(xué)分析及電聲門圖測量

基頻與EGG-基頻具有相同的聲學(xué)意義，是聲學(xué)分析和電聲門圖測量中最重要的參數(shù)之一。聲帶振動部分的長度、聲帶組織的張力和聲帶質(zhì)量的大小是決定基頻的三大主要因素[6，7]。在此次觀察結(jié)果中，F(xiàn)0、MaxF0、MinF0、EGG-F0、EGG-MaxF0、EGG-MinF0等參數(shù)女性顯著高于男性，考慮與男女性在聲帶解剖方面的差異有關(guān)。聲帶基礎(chǔ)解剖數(shù)據(jù)顯示，女性的聲帶短而薄，平均約15~20cm長，且緊張度大，男性聲帶長而厚，平均長約20~25cm，且緊張度小[8]，因此，可以解釋女性的基頻相關(guān)參數(shù)均高于男性。另外，由于聲帶振動頻率較高，女性的瞬間基頻變化性大，因此振動幅度的穩(wěn)定性較男性低，這就可以解釋研究結(jié)果中為什么dF0、F0SD、EGG-dF0及EGG-AmpTremor等參數(shù)女性較男性高。

3.2空氣動力學(xué)測量方面

空氣動力學(xué)中最長聲時(shí)和S/Z比2項(xiàng)參數(shù)的意義是反映發(fā)聲器官及呼吸系統(tǒng)的功能和反映發(fā)聲器官的振動與閉合功能[9]。在嗓音形成過程中，呼吸系統(tǒng)作為發(fā)聲的動力系統(tǒng)具有重要作用。在吸氣和呼氣肌群的作用下，胸廓開大或縮小，產(chǎn)生吸氣和呼氣動作，從呼吸道呼出的氣流推動聲帶的振動從而產(chǎn)生聲音，是聲音形成的能源。在此次空氣動力學(xué)參數(shù)測量中，男性的MPT明顯高于女性，考慮這與男性胸廓及肺部的生理解剖結(jié)構(gòu)有關(guān)，男性擁有較大的肺活量，因而發(fā)聲的最長聲時(shí)高于女性[10]。

3.3共振峰測量方面

對于嗓音來說共振峰的性質(zhì)十分重要，它們決定了所發(fā)聲音的元音音素，并決定了每個(gè)人不同的聲音特點(diǎn)。在聲音通過聲道時(shí)一般有4 ~ 5個(gè)共振峰，最低的兩個(gè)決定了發(fā)哪個(gè)元音。聲道的長度改變可以影響共振峰頻率[11]。此次共振峰測量結(jié)果顯示，女性各項(xiàng)參數(shù)值均高于男性，結(jié)果有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。我們認(rèn)為，一方面，這與女性的基頻較高有關(guān)，并且在頻譜中靠近共振峰頻率的部分得到了增強(qiáng)。另一方面，由于女性的聲道共鳴腔較男性的細(xì)而長，因此該形態(tài)結(jié)構(gòu)也影響了各元音的共振峰頻率，使其比男性的數(shù)值增高[12]。

總之，嗓音的形成與發(fā)聲、振動、共鳴器官的生理解剖結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。由于正常成年人在聲帶的長度、厚度、質(zhì)量、緊張度，胸廓形態(tài)和肺活量大小以及聲道共鳴腔結(jié)構(gòu)等方面存在的差異，男女性別之間的嗓音差異明顯，男性的嗓音特點(diǎn)是低沉、厚重、響亮，女性的嗓音則高亢、清亮、溫和，測量時(shí)其代表參數(shù)的數(shù)值有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。因此，在進(jìn)行嗓音客觀測量評估時(shí)應(yīng)按照性別分別進(jìn)行。

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篇2

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和信息資源的數(shù)字化，網(wǎng)絡(luò)已成為人們工作生活中不可或缺的工具。然而網(wǎng)絡(luò)信息魚龍混雜，給人們獲取高質(zhì)量的信息帶來了一定的障礙，如何客觀地評價(jià)網(wǎng)絡(luò)信息成為了研究的熱點(diǎn)之一，并由此引出了一個(gè)新的研究領(lǐng)域――網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)是采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等各種定量研究方法，對網(wǎng)上信息的組織、存儲、分布、傳遞和開發(fā)利用等進(jìn)行定量描述和統(tǒng)計(jì)分析的一門學(xué)科，其主要研究網(wǎng)站的鏈接指標(biāo)和流量指標(biāo)。近年來，我國信息化水平不斷提高，各高校的信息化水平也逐漸成為衡量高校核心競爭力的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。而高校的網(wǎng)站建設(shè)狀況是其信息化水平的直接反映，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的方法研究高校網(wǎng)站的建設(shè)狀況與其整體實(shí)力之間的關(guān)系，對于高校網(wǎng)站評價(jià)方法的研究及以后高校評價(jià)體系中引入網(wǎng)站建設(shè)情況都有很大的幫助。

一、研究對象與指標(biāo)數(shù)據(jù)

（一）研究對象

為了方便研究，本文選取中國校友會的《2014中國大學(xué)評價(jià)研究報(bào)告》中排名前50的高校為研究對象，研究網(wǎng)站指標(biāo)與排名得分之間的關(guān)系。

（二）研究指標(biāo)與獲取方法

本文運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)中的鏈接指標(biāo)分析法和網(wǎng)絡(luò)流量指標(biāo)分析法，選取了7個(gè)鏈接指標(biāo)，包括總網(wǎng)頁數(shù)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、內(nèi)鏈接數(shù)、總網(wǎng)絡(luò)影響因子、外部網(wǎng)絡(luò)影響因子、內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響因子。流量指標(biāo)選取Alexa官方網(wǎng)站中關(guān)于某網(wǎng)站最新（2014）呈現(xiàn)的流量指標(biāo)，包括網(wǎng)站的流量排名、網(wǎng)站的蹦失率、網(wǎng)站的平均訪問頁面數(shù)、網(wǎng)站的平均訪問時(shí)間。

鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)通過搜索引擎的高級搜索語言獲取。本文選用必應(yīng)作為鏈接指標(biāo)的獲取工具。以北京大學(xué)為例，只需在檢索框內(nèi)輸入表1中的高級檢索式，即可獲取鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)。

流量指標(biāo)是通過Alexa網(wǎng)站（）進(jìn)行搜集，Alexa網(wǎng)站是美國亞馬遜公司旗下的一個(gè)網(wǎng)站，提供網(wǎng)站流量監(jiān)測和排名，是目前比較權(quán)威的第三方流量統(tǒng)計(jì)工具。

二、數(shù)據(jù)的處理與分析

（一）數(shù)據(jù)的預(yù)處理

由于網(wǎng)絡(luò)上的信息每天都在不斷地更新，因此搜索引擎在不同時(shí)間上獲得的數(shù)據(jù)不同，為了保證數(shù)據(jù)一致，本文將所有檢索任務(wù)統(tǒng)一在2014年8月10日上午8點(diǎn)至12點(diǎn)之間完成。50所高校中，中國地質(zhì)大學(xué)有北京和武漢兩個(gè)分校，兩所分校均具有自己的學(xué)校網(wǎng)站，得到兩組鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)，為了方便研究，本文剔除中國地質(zhì)大學(xué)樣本。廈門大學(xué)、大連理工大學(xué)、北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院、重慶大學(xué)、電子科技大學(xué)、南京理工大學(xué)的總網(wǎng)頁數(shù)小于100，作為排行前50的知名學(xué)校，其學(xué)校網(wǎng)站的網(wǎng)頁數(shù)如此之少，與本文的認(rèn)知是不相符的，所以將這6所學(xué)校剔除。對于總鏈接數(shù)，北京師范大學(xué)、南開大學(xué)、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國海洋大學(xué)的數(shù)據(jù)都比其他大學(xué)高出數(shù)個(gè)數(shù)量級，本文將這幾所大學(xué)剔除。外鏈接數(shù)是指某網(wǎng)站范圍之外的搜索引擎搜索到的鏈接到該網(wǎng)站的網(wǎng)頁總數(shù)，高校網(wǎng)站的外鏈接數(shù)小于零是不可能的，因此我們將外鏈接數(shù)小于零的學(xué)校也剔除。綜上所述，對于特殊數(shù)據(jù)的處理共剔除了15所高校的數(shù)據(jù)。

（二）數(shù)據(jù)的分析與討論

1. 鏈接指標(biāo)分析

（1）主成分分析

利用spss19對鏈接指標(biāo)數(shù)據(jù)做降維因子分析，得到兩個(gè)主成分F1、F2，方差分別是75.217%和21.386%，累計(jì)方差為96.602%，兩個(gè)主成分累計(jì)方差超過80%，能夠很好地反映所有信息，因此得到的主成分計(jì)算公式和鏈接綜合得分公式如下。

F1=0.1×總網(wǎng)頁數(shù)+0.942×總鏈接數(shù)+0.968×外連接數(shù)+0.885×內(nèi)鏈接數(shù)+0.939×外鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子+0.939×內(nèi)鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子+0.939×總鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子

F2=0.958×總網(wǎng)頁數(shù)+0.291×總鏈接數(shù)+0.091×外連接數(shù)+0.454×內(nèi)鏈接數(shù)-0.306×外鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子-0.306×內(nèi)鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子-0.306×總鏈接網(wǎng)絡(luò)影響因子

z鏈接=0.75217×F1+0.21386×F2

（2）相關(guān)分析

將各鏈接指標(biāo)、鏈接總分與網(wǎng)站的排名得分之間進(jìn)行相關(guān)性比較，得到如下結(jié)果。

從表2中可以看出，Z鏈接、總網(wǎng)頁數(shù)、總鏈接數(shù)、外鏈接數(shù)、內(nèi)鏈接數(shù)與排名總分之間，在雙側(cè)置信度為0.01下顯著相關(guān)，說明排名總分越高的學(xué)校，實(shí)力越強(qiáng)，網(wǎng)站的規(guī)模趨于更大，指向網(wǎng)站的鏈接數(shù)越多，這與邱均平、段宇峰等的研究結(jié)果一致。網(wǎng)絡(luò)影響因子與排名總分之間的相關(guān)性并沒有得到理想的結(jié)果，本文認(rèn)為其原因有以下兩點(diǎn)：首先，網(wǎng)絡(luò)影響因子的提出來源于期刊影響因子，期刊與學(xué)術(shù)性網(wǎng)站在很多方面的特征相同，但目前國內(nèi)大學(xué)網(wǎng)站主要是介紹性、性的內(nèi)容，真正純學(xué)術(shù)性的內(nèi)容較少，完全照搬期刊影響因子的應(yīng)用勢必得不到理想的結(jié)果；其次，商業(yè)搜索引擎的抓取能力有限，無法搜集到全部的鏈接數(shù)和網(wǎng)站下所有的網(wǎng)頁數(shù)，用平均年每頁的被鏈接率來評價(jià)大學(xué)網(wǎng)站并不合適。因此，將網(wǎng)絡(luò)影響因子作為大學(xué)網(wǎng)站測評的指標(biāo)，還有待探究。

2. 流量指標(biāo)分析

（1）主成分分析

蹦失率是指用戶瀏覽一個(gè)頁面就離開的訪問次數(shù)占該入口總訪問次數(shù)的比例，蹦出率越高，網(wǎng)頁越不受用戶歡迎。流量排名和蹦失率是兩個(gè)“負(fù)概念”，流量排名和蹦失率數(shù)值越大，網(wǎng)站的質(zhì)量越差，所以在進(jìn)行主成分分析前，本文將這兩個(gè)負(fù)概念轉(zhuǎn)為“正概念”，得到新的關(guān)于流量排名和蹦失率的兩組數(shù)據(jù)。然后進(jìn)行主成分分析，得到兩個(gè)主成分F1、F2，貢獻(xiàn)率分別為56.409%和27.620%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為84.029%>80%，F(xiàn)1、F2的成分矩陣如表3所示。

同鏈接指標(biāo)的主成分分析，根據(jù)F1、F2的因子得分，計(jì)算出各高校的流量指標(biāo)綜合得分Z流量。

（2）相關(guān)分析

用spearman等級相關(guān)數(shù)檢驗(yàn)流量總分、流量排名、蹦失率、平均訪問頁面數(shù)、平均訪問時(shí)間與排名總分之間的相關(guān)性，得到結(jié)果如表4所示。

流量總分、流量排名、平均訪問頁面數(shù)、平均訪問時(shí)間均與排名總分顯著相關(guān)，流量指標(biāo)可以較好地反映大學(xué)的綜合實(shí)力。其中流量排名與排名總分最相關(guān)，且為負(fù)相關(guān)，即高校的排名得分越高，其Alexa流量排名的值越?。磁琶娇壳埃?，因此Alexa流量排名對高校網(wǎng)站的評價(jià)具有較高的效率。分析結(jié)果顯示，蹦失率與排名總分之間并無顯著相關(guān)性，其原因是一些排名靠前的學(xué)校網(wǎng)站的蹦失率反而高于排名靠后的學(xué)校，用戶喪失嚴(yán)重，因此蹦失率高的學(xué)校要引起重視，加強(qiáng)網(wǎng)站信息整合，提高網(wǎng)站質(zhì)量，增強(qiáng)對用戶的吸引度。

3. 鏈接特征與流量特征綜合分析

鏈接指標(biāo)與流量指標(biāo)綜合得分均與高校排名得分顯著相關(guān)，說明在網(wǎng)站進(jìn)行測評時(shí)鏈接指標(biāo)分析法和流量指標(biāo)分析法均具有一定的科學(xué)性和可行性。流量指標(biāo)綜合得分的相關(guān)性高于鏈接指標(biāo)綜合得分，并且流量指標(biāo)數(shù)據(jù)是通過Alexa網(wǎng)站，其具有一定的專業(yè)性和權(quán)威性，而鏈接指標(biāo)的獲取通過商業(yè)搜索引擎，商業(yè)搜索引擎有其局限性。因此，從專業(yè)性角度來說，流量指標(biāo)分析法效度高于鏈接指標(biāo)分析法，而綜合運(yùn)用兩種方法能夠更加全面地對網(wǎng)站進(jìn)行評價(jià)。

三、結(jié)語

大學(xué)網(wǎng)站評價(jià)與大學(xué)綜合實(shí)力排名相關(guān)，在一定程度上大學(xué)網(wǎng)站評價(jià)可以作為學(xué)校綜合實(shí)力評價(jià)的輔助和參考。一般情況下，排名越靠前的高校，實(shí)力越強(qiáng)，科研水平越高，且由于具有豐富的辦學(xué)資源和良好的學(xué)校形象，勢必帶來大量的鏈接和用戶流量。就網(wǎng)站評價(jià)中鏈接分析法和流量分析法而言，二者均是網(wǎng)站測度的有效方法，流量分析法評價(jià)高校網(wǎng)站的效度高于鏈接分析法，但為了使評價(jià)結(jié)果更全面準(zhǔn)確，可以綜合運(yùn)用兩種方法。

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