Gaze Patterns and Audiovisual Speech Enhancement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In this study, the authors sought to quantify the relationships between speech intelligibility (perception) and gaze patterns under different auditory-visual conditions. METHOD: Eleven subjects listened to low-context sentences spoken by a single talker while viewing the face of one or more talkers on a computer display. Subjects either maintained their gaze at a specific distance (0°, 2.5°, 5°, 10°, and 15°) from the center of the talker's mouth (CTM) or moved their eyes freely on the computer display. Eye movements were monitored with an eye-tracking system, and speech intelligibility was evaluated by the mean percentage of correctly perceived words. RESULTS: With a single talker and a fixed point of gaze, speech intelligibility was similar for all fixations within 10° of the CTM. With visual cues from two talker faces and a speech signal from one of the talkers, speech intelligibility was similar to that of a single talker for fixations within 2.5° of the CTM. With natural viewing of a single talker, gaze strategy changed with speech-signal-to-noise ratio (SNR). For low speech-SNR, a strategy that brought the point of gaze directly to within 2.5° of the CTM was used in approximately 80% of trials, whereas in high speech-SNR it was used in only approximately 50% of trials. CONCLUSIONS: With natural viewing of a single talker and high speech-SNR, subjects can shift their gaze between points on the talker's face without compromising speech intelligibility. With low-speech SNR, subjects change their gaze patterns to fixate primarily on points that are in close proximity to the talker's mouth. The latter strategy is essential to optimize speech intelligibility in situations where there are simultaneous visual cues from multiple talkers (i.e., when some of the visual cues are distracters).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».