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Enregistrement W1981368119 · doi:10.1037/0096-1523.34.2.460

Perceptual learning of noise vocoded words: Effects of feedback and lexicality.

2008· article· en· W1981368119 sur OpenAlexafffund
Alexis Hervais‐Adelman, Matthew H. Davis, Ingrid S. Johnsrude, Robert P. Carlyon

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology Human Perception & Performance · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésSpeech perceptionComprehensionPerceptionSpeech recognitionStress (linguistics)PsychologyPerceptual learningNoise (video)Cognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Speech comprehension is resistant to acoustic distortion in the input, reflecting listeners' ability to adjust perceptual processes to match the speech input. This adjustment is reflected in improved comprehension of distorted speech with experience. For noise vocoding, a manipulation that removes spectral detail from speech, listeners' word report showed a significantly greater improvement over trials for listeners that heard clear speech presentations before rather than after hearing distorted speech (clear-then-distorted compared with distorted-then-clear feedback, in Experiment 1). This perceptual learning generalized to untrained words suggesting a sublexical locus for learning and was equivalent for word and nonword training stimuli (Experiment 2). These findings point to the crucial involvement of phonological short-term memory and top-down processes in the perceptual learning of noise-vocoded speech. Similar processes may facilitate comprehension of speech in an unfamiliar accent or following cochlear implantation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,509

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations164
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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