Examining the relationship between the interpretation of age and gender across languages.
Notice bibliographique
Résumé
Speech signals vary substantially in a number of their key properties, with the variability deriving from, among other things, talkers' age and gender. Speech processing requires resolution of this variation, necessitating interpretation of age and gender information in the signal. In some signals, the age and gender are not clear from acoustic information alone. In these cases there may be substantial individual variation in judgments of age and gender. This study examined the interplay between the interpretation of age and gender across language communities. Corner vowel stimuli ([i], [u], [a]) generated by an age-varying articulatory synthesizer set at seven different ages (6 months, 2, 4, 5, 10, 16, and 21 years) were presented to native speakers of Cantonese, English, and Japanese. Listeners assigned an age (in years) and a gender (along a visual analog scale ranging from "definitely male" to "definitely female", or the equivalent in Japanese or Cantonese) to each stimulus. Analysis revealed a bifurcation in the interpretation of age and gender for the age 10 stimuli, which subjects rated as either a younger male or older female, suggesting a nonuniformity in the resolution of variability during speech processing. Preliminary analysis further suggests that this nonuniformity may be culture-specific.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».