MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1977838979 · doi:10.1055/s-0030-1252100

Effect on Speech Intelligibility of Changes in Speech Production Influenced by Instructions and Communication Environments

2010· article· en· W1977838979 sur OpenAlexaff
M. Kathleen Pichora‐Fuller, Huiwen Goy, Pascal van Lieshout

Notice bibliographique

RevueSeminars in Hearing · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)Speech productionPsychologyProduction (economics)Speech perceptionPsychological interventionAudiologySpeech recognitionComputer sciencePerceptionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tips for talking to a person who is hard of hearing often suggest how a talker should modify their speech production (e.g., by slowing speech rate). Some interventions attempt to train the person who is hard of hearing to instruct significant others to modify their speech production, while other interventions attempt to train significant others to alter their own speaking behaviors. This review examines the two main experimental research areas that address how variations in a talker's speech may affect variations in a listener's understanding. One area focuses on clear speech or how talkers modify their speech production in an attempt to increase intelligibility by speaking clearly. The other area concerns the Lombard effect or how talkers modify their speech production in response to environmental noise. Findings from both areas of research demonstrate how the intelligibility of speech can be enhanced when talkers modify their speech by decreasing rate, increasing intensity, increasing pitch, and/or increasing high-frequency spectral content. However, more consistent alterations in speech are observed when there is an implicit response to environmental noise as opposed to a response to explicit instructions to speak clearly. Implications for practice and directions for further research are suggested. KEYWORDS Clear speech - Lombard effect - speech intelligibility - intertalker differences

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSeminars in HearingMême sujetCommunication in Education and HealthcareTravaux en français237 207