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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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 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

Citations164
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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