Mapping Perceptual Distances between Sibilant and Palatal Fricatives
Notice bibliographique
Résumé
The perception of fricatives is not well understood, in part because they are generated with air turbulence, which complicates their articulatory and acoustic properties (e.g. Shadle 2012). Sibilant fricatives are especially difficult to characterize because, unlike other obstruents, “...place as well as manner cues are signaled primarily by the spectral structure of the segment itself’ (Toda et al. 2010:343), rather than by the formant transitions. While acoustic models of sibilants such as those of Howe & McGowan (2005) and Toda et al. (2010) continue to improve our understanding of these speech sounds, the precise organizational principles behind their perception remain unknown. Sibilant fricatives can be ordered along a one-dimensional continuum defined by the spectral mean. The spectral mean is inversely proportional to the volume of the sublingual cavity, so as the place of articulation approaches the anterior of the mouth, the spectral mean increases. While this simple representation captures the basic facts, it fails to account for more subtle distinctions, such as Fujisaki & Kunisaki’s (1978) finding that the Japanese alveolar fricative [s] is best modeled using a spectral distribution with two spectral peaks and one valley, rather than just a single peak. This study investigated whether or not certain pairs of sibilant and palatal fricatives were more difficult to differentiate than others. This was done by presenting listeners with synthesized stimuli in an AX discrimination task and recording their reaction times (RTs). The RTs from correct responses were then transformed and analyzed using multidimensional scaling (MDS) in order to reveal the relative perceptual distances between these fricatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».