Audiovisual perception of voicing with age in quiet and cafe noise
Notice bibliographique
Résumé
Research has shown that voicing is difficult to discern in noisy environments. While voicing may be difficult to resolve from visual cues, acoustic cues for voicing are relatively robust. This study addresses these factors with normally aging audiovisual perception. Identification responses were gathered with 19–30-year-old and 49–60-year-old adults for audiovisual (AV) CVs differing in voicing and consonant place of articulation. Materials were presented in quiet and in cafe noise (SNR=0 dB) as audio-only (A), visual-only (V), congruent AV, and incongruent AV. Results show a tendency toward use of visual information with age and noise for consonant place of articulation. Notably for voicing, incongruent AV materials that had one voiced component, regardless if it was A or V that was voiced, were consistently perceived as voiced in both age groups and regardless of noise. Only if the A and V components were both voiceless was the syllable perceived as voiceless. These findings indicate the influence of age and noise in the use of perceptual information to identify place of articulation. That voicing is robustly salient from either audio or visual information, despite the unlikely presence of strong visual cues for voicing, indicates a possible bias toward the perception of voicing.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».