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Enregistrement W1971241750 · doi:10.1121/1.4809186

A note on the acoustic-phonetic characteristics of non-native English vowels produced in noise

2003· article· en· W1971241750 sur OpenAlexaff
Chi-Nin Li, Murray J. Munro

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantVowelQUIETAcousticsContext (archaeology)Noise (video)Duration (music)AudiologyMid vowelNasal vowelPsychologyLinguisticsSpeech recognitionMathematicsComputer sciencePhysicsHistoryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Lombard reflex occurs when people unconsciously raise their vocal levels in the presence of loud background noise. Previous work has established that utterances produced in noisy environments exhibit increases in vowel duration and fundamental frequency (F0), and a shift in formant center frequencies for F1 and F2. Most studies of the Lombard reflex have been conducted with native speakers; research with second-language speakers is much less common. The present study examined the effects of the Lombard reflex on foreign-accented English vowel productions. Seven female Cantonese speakers and a comparison group of English speakers were recorded producing three vowels (/i u a/) in /bVt/ context in quiet and in 70 dB of masking noise. Vowel durations, F0, and the first two formants for each of the three vowels were measured. Analyses revealed that vowel durations and F0 were greater in the vowels produced in noise than those produced in quiet in most cases. First formants, but not F2, were consistently higher in Lombard speech than in normal speech. The findings suggest that non-native English speakers exhibit acoustic-phonetic patterns similar to those of native speakers when producing English vowels in noisy conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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