Effects of consonant environment on vowel formant patterns
Notice bibliographique
Résumé
A significant body of evidence has accumulated indicating that vowel identification is influenced by spectral change patterns. For example, a large-scale study of vowel formant patterns showed substantial improvements in category separability when a pattern classifier was trained on multiple samples of the formant pattern rather than a single sample at steady state [J. Hillenbrand et al., J. Acoust. Soc. Am. 97, 3099-3111 (1995)]. However, in the earlier study all utterances were recorded in a constant /hVd/ environment. The main purpose of the present study was to determine whether a close relationship between vowel identity and spectral change patterns is maintained when the consonant environment is allowed to vary. Recordings were made of six men and six women producing eight vowels (see text) in isolation and in CVC syllables. The CVC utterances consisted of all combinations of seven initial consonants (/h,b,d,g,p,t,k/) and six final consonants (/b,d,g,p,t,k/). Formant frequencies for F1-F3 were measured every 5 ms during the vowel using an interactive editing tool. Results showed highly significant effects of phonetic environment. As with an earlier study of this type, particularly large shifts in formant patterns were seen for rounded vowels in alveolar environments [K. Stevens and A. House, J. Speech Hear. Res. 6, 111-128 (1963)]. Despite these context effects, substantial improvements in category separability were observed when a pattern classifier incorporated spectral change information. Modeling work showed that many aspects of listener behavior could be accounted for by a fairly simple pattern classifier incorporating F0, duration, and two discrete samples of the formant pattern.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».