声门下压与声带张力之间的协调作用产生了各种不同的言语声学频谱图，如图3.11所示。尽管在声门下压与声带张力(闭合）之间所达成的动态平衡中最明显的变化是声学改变，但还必须注意其他一些重要的变化，例如，声门开放面积减少时，气息音也减少了，声门上方的共振腔的阻尼作用就降低了。这说明共振峰峰值将更大、更显著，从而形成了更为清晰的言语声。

用重读治疗法进行嗓音言语训练时，首先，用一种柔和，低调的气息音进行练习，如慢板节奏二的训练。因此，这种初步的训练是声带粘膜更加具有韧性，同时增加了声带的灵活性和弹缩性（此时强调了贝努利效应）。当声带和粘膜得到锻炼，能够接受更为强有力的训练时，既进行行板节奏一和快板节奏一的练习，从而可形成更为洪亮的音色（如图3.11（b）所显示的音色）。当语速较快时，这种训练方式可较好地保护声带。

一、声带振动和频谱特征

如上所述，声音的强度是由声门下压所决定的。因为泛音的振幅直接由通过声门间气流的闭合率所决定。很明显，声门下压能够改变声门闭合率。如果声门阻抗固定不变，提高声门下压将引起声带粘膜间气流的闭合率增加，这样贝努利效应更加明显，促使声带向中线更加靠拢，从而提高了声门闭合率。实验中采用了橡皮制作的声带模型，奠定了重读治疗部分的理论根据，这项研究显示了在语声频谱图中较高的泛音主要依赖于声门关闭部分(Huang,1995).声门波的闭合率越快，产生的泛音就越显著。

基频的振幅主要取决于气流声门波的振幅。气流声门波的峰值越大（既声带在中线的运动幅度越大），基频的振幅就越大，因此，气流声门波振幅的峰值就与发音功能从地下到亢进的变化过程密切相关。如果振幅的峰值很小，这种声音将很有可能发展成病理发音功能低下，称为气息音；如果振幅峰值很大，那么这种嗓音更可能是病理性功能亢进型，基频的振幅变大，听起来过于吃力。这些研究成果再次证实了重读治疗法的实践价值。起初的训练为慢板（节奏一）旨在增加声门间气流量和贝努利效应，随后将发现嗓音基频随后将发现嗓音基频范围变大了，音质更加饱满。通过这些嗓音变化的声学分析显示了基频强度增加的情况，而喉内镜检查显示了声带运动更加灵活，粘膜波形更加有序。

粘膜波可看成穿过声带表面的被覆盖粘膜的波纹。实际上，在发音期间，当两侧声带逐渐靠近至相距2mm左右时，这些波纹运动从声带的下缘开始，沿垂直方向进行，抬高和降低声带边缘，然后从声带表面向两侧分开。粘膜波可以通过动态喉镜来进行观测，粘膜波的存在预示着声带组织无病变，发音功能令人满意。按照重读治疗法进行嗓音语言训练后，患者通常被提示有正常的声带粘膜波产生。

二、声门下阻抗

声门共振腔的阻尼值对音质来说是另一个重要因素。阻尼是由声道中大量松软的粘膜和声门下腔（喉以下的气管）的声学连接所引起（Minifie，1973）。有一点须注意，声门闭合不全将导致声道共振腔阻尼的增加，共振峰峰值的降低，这种声音听起来很沙哑，发音不清晰，言语可懂的较低，这种未受过训练的嗓音中较容易出现，因喉内肌运动功能太弱，发音时不能维持有效的声门闭合，清脆洪亮的嗓音不见了。

重读治疗中的行板和快板节奏训练加强了喉内肌的功能，并加强复试呼吸来增加声门下压。增加的声门开闭的功能大大削弱了声道的阻尼作用，恢复成一个清脆，响亮的音质，发音清晰，声音强度适中。

总的来说，嗓音语言治疗之后(如重读治疗法）所观察到的一系列声学改进，都能通过喉内窥镜，电声门图和声学测量变现出来，同时很好地印证了声学研究的成果和理论解释。

注意：

1、SPL代表声压级，他表示1dB相当于20纳瓦既听阈。以前，标准参考值为0.0002dynes/c㎡，对应于听阈值的声压级。

2、Daniel Bernoulli（1700--1782）1733年成为Switzerland的解剖学教授，1750年又成为了物理学教授。他的主要研究是水动力学，主要是研究流体的运动（1738）。

3、中线靠拢（Medial compressic）是一个解释性术语，它的含义是一种将两侧声带向门中央拉近，并互相接触的力量。

4、喉内肌的起点和土点都连在喉软骨上，然而喉外肌所有的附着点中有一个并非连在喉软骨上。

5、气流量（用每分钟的升数或每秒的毫升值表示）是声门处空气压力和空气阻力两者的函数值。声门间的气流量等于声门间的气压差除以气流阻力。因此，通过声门的气流速率于声门上下的气压差成正比，与声门阻尼值成反比。

6、关于男高音歌唱家的声门下压的最大值，据发表的研究中记载为70cmH2O左右。作者测量了训练有素的歌唱家，它的气流量大于11，000毫升/秒。

7、神经时值理论假设每一次声带振动都是由一次新的神经冲动所引发的。因此，嗓音的基频就取决于神经冲动将运动信息传递给喉肌群的速率，而基本与气流量和气压无关。

8、在正常语言范围，声门下压增加1cmH2O，大致相当于音调提高了4Hz。

9、FFT平均功率谱主要用于长时语句分析（LTA：long-termaverage Spectrum），每个值都是基于521个数据点的统计计算。㎡