Abstract

Hintergrund: Die klinische Bewertung von Stimmaufnahmen im Hinblick auf Rauhigkeit (R), Behauchtkeit (B) und Heiserkeit (H) erfolgt laut ELS-Protokoll durch subjektive Bewertung auf einer Skala von 0-3 für R und B, wobei H das Maximum von R und B darstellt. Objektive Maßen wie Jitter und Shimmer bzw. Harmonics-to-Noise-Ratio und Cepstral-Peak-Prominence zeigen eine dabei teilweise gute Korrelationen zu R und B, können jedoch keine kausalen Zusammenhänge aufdecken. Im Rahmen der nichtlinearen Signalanalyse steht mit dem Rekurrenzplot ein Werkzeug zur Verfügung was weitere Einblicke in die Regularität und mögliches chaotisches Schwingungsverhalten der Stimmlippen ermöglicht was wiederum die Ursache für Rauhigkeit, Behauchtheit und Heiserkeit ist.

Material und Methode: Gehaltene Vokale für 585 Patienten (221 m) und Patientinnen (364 w), entweder mit Larynxpapillomatose (N=196), Reinkeödem (N=268), Stimmlippenpolyp (N=61) oder Stimmlippenzyste (N=60) diagnostiziert, wurden präoperativ analysiert. Dabei wurde die Dimensionalität und die Latenz periodischer Anteile (entspricht der Beschreibung im Phasenraum) automatisch bestimmt und diese für das Signal-Embedding benutzt. Für diese wurden Rekurrenzplots erstellt und die Determiniertheit (oder Vorhersehbarkeit) und die mittlere Prädiktionszeit bestimmt.

Ergebnisse: Es zeigt sich, dass bei der Larynxpapillomatose die Determiniertheit geringer ausfällt als bei den anderen vier Pathologien was auf einen höheren Rauschanteil schließen lässt. Die mittlere Prädiktionszeit dagegen ist relativ unabhängig von der Diagnose.

Schlussfolgerung: Mit Rekurrenzplots-Analysen steht ein weiteres Werkzeug zur Verfügung was es erlaubt, den nichtlinearen Charakter der Stimmlippenschwingung physikalisch einzuordnen. Für die Ermittlung normativer Werte sind weiterführende Analysen nötig.

Text

Hintergrund

Die klinische Bewertung von Stimmaufnahmen im Hinblick auf Rauigkeit (R), Behauchtkeit (B) und Heiserkeit (H) erfolgt laut ELS-Protokoll durch subjektive Bewertung auf einer Skala von 0–3 für R und B, wobei H das Maximum von R und B darstellt. Objektive Maße wie Jitter und Shimmer bzw. Harmonics-to-Noise-Ratio und Cepstral-Peak-Prominence zeigen dabei eine teilweise gute Korrelation zu R und B, können jedoch keine kausalen Zusammenhänge aufdecken. Im Rahmen der nichtlinearen Signalanalyse steht mit dem Rekurrenzplot [1] ein Werkzeug zur Verfügung, das weitere Einblicke in die Regularität und mögliches chaotisches Schwingungsverhalten der Stimmlippen ermöglicht [2], [3] was wiederum die Ursache für Rauigkeit, Behauchtheit und Heiserkeit ist.

Material und Methode

Gehaltene Vokale (Abbildung 1 [Abb. 1], links) für 585 Patienten (221 m) und Patientinnen (364 w), entweder mit Larynxpapillomatose (N=196), Reinkeödem (N=268), Stimmlippenpolyp (N=61) oder Stimmlippenzyste (N=60) diagnostiziert, wurden präoperativ analysiert. Dabei wurde die Dimensionalität und die Latenz periodischer Anteile (entspricht der Beschreibung im Phasenraum, siehe Abbildung 1 [Abb. 1], Mitte) automatisch bestimmt und diese für das Signal-Embedding benutzt. Für diese wurden Rekurrenzplots (Abbildung 1 [Abb. 1], rechts) erstellt und u.a. die Determiniertheit (oder Vorhersehbarkeit) und die mittlere Prädiktionszeit bestimmt.

Ergebnisse

Es zeigt sich, dass bei der Larynxpapillomatose die Determiniertheit geringer ausfällt als bei den anderen drei Pathologien, was auf einen höheren Rauschanteil schließen lässt. Die mittlere Prädiktionszeit dagegen ist relativ unabhängig von der Diagnose.

Schlussfolgerung

Mit Rekurrenzplot-Analysen steht ein weiteres Werkzeug zur Verfügung, das es erlaubt, den nichtlinearen Charakter der Stimmlippenschwingungen physikalisch einzuordnen. Für die Ermittlung normativer Werte sind weiterführende Analysen nötig.

References

[1] Marwan N, Carmen Romano M, Thiel M, Kurths J. Recurrence plots for the analysis of complex systems. Physics Reports. 2007;438:237-329.
[2] Acosta Martínez G, Daffern H. The Role of Vibrato in Group Singing: A Systematic Review. J Voice. 2025 May;39(3):847.e21-847.e39. DOI: 10.1016/j.jvoice.2022.11.004
[3] Acosta Martínez G, Daffern H. Complexity of Vocal Vibrato in Opera and Jazz Recordings: Insights From Entropy and Recurrence Analyses. J Voice. 2026 May;40(3):551-63. DOI: 10.1016/j.jvoice.2023.11.020