Locus equations estimated form a corpus of running speech
Notice bibliographique
Résumé
Locus equations, or the linear relationship between onset and vowel second-formant frequency F2 in terms of slope and y-intercept, have been presented as possible invariant correlates to consonant place of articulation [e.g., Sussman et al. (1998). Behav. Brain Sci. 21, 241–299]. In the current study, formant measurements were extracted from both stressed and unstressed vowels taken from a database of spontaneous and read speech. Locus equations were estimated for several places of articulation of the preceding consonant. In addition, optimal time frames for estimating locus equations are determined with reference to automatic classification of consonant place of articulation as well as vowel identification. Formant frequencies are first measured at multiple time frames—both before and after voicing onset in the case of voiceless plosives—to find the pair of time frames that best estimates place of articulation via discriminant analysis and other classification methods. In addition, locus-equation slopes are compared between stressed and unstressed vowels as well as between spontaneous and read speech samples. In addition, the role of total vowel duration across these contexts is described. The evaluation of several strategies for optimizing the automatic extraction of formant frequencies from running speech are also reported. [Work supported by SSHRC.]
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».