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Enregistrement W1978111918 · doi:10.1121/1.4778269

Intrinsic factors of releasing motions in an articulator: On assuming segmental input in speech-production models

2005· article· en· W1978111918 sur OpenAlexaff
Victor J. Boucher

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArticulatorLower lipSpeech productionAcousticsCompression (physics)PhonationMathematicsSpeech recognitionComputer scienceAudiologyPhysicsMedicineOrthodontics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prominent models of speech production use serial input that is assumed to be commensurate with linguistic segments. The view is that such units underlie a serial activation of aperture motions such as closing and opening motions of the lips in articulating a bilabial stop. This is incompatible with conventional EMG observations showing a single burst of activity of labial adductors at the onset of a close-open cycle. The present study examines the spring-like effects of bilabial compression and pressure on labial opening (release) following a relaxation of the orbicularis oris muscle. Using reiterative series [papapapa] produced at increasing intensities, the range and velocity of opening motions of the lower-lip were correlated with lip compression and oral-pressure. The results for three speakers show that pressure and compression are correlated and that these factors account for 45% to 66% of the variance in velocity of lower-lip opening, and for 47% to 73% of the variance in the range of lower-lip opening. These results complement earlier findings of Abbs and Eilenberg (1976) showing the intrinsic effects of muscle elasticity on opening motions of the lips. Close-open cycles in articulators may not reflect segment-by-segment serial activation.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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