Sources of variance in the audiovisual perception of speech in noise
Notice bibliographique
Résumé
The sight of a talker’s face dramatically influences the perception of auditory speech. This effect is most commonly observed when subjects are presented audiovisual (AV) stimuli in the presence of acoustic noise. However, the magnitude of the gain in perception that vision adds varies considerably in published work. Here we report data from an ongoing study of individual differences in AV speech perception when English words are presented in an acoustically noisy background. A large set of monosyllablic nouns was presented at 7 signal-to-noise ratios (pink noise) in both AV and auditory-only (AO) presentation modes. The stimuli were divided into 14 blocks of 25 words and each block was equated for spoken frequency using the SUBTLEXus database (Brysbaert and New, 2009). The presentation of the stimulus blocks was counterbalanced across subjects for noise level and presentation. In agreement with Sumby and Pollack (1954), the accuracy of both AO and AV increase monotonically with signal strength with the greatest visual gain being when the auditory signal was weakest. These average results mask considerable variability due to subject (individual differences in auditory and visual perception), stimulus (lexical type, token articulation) and presentation (signal and noise attributes) factors. We will discuss how these sources of variance impede comparisons between studies.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».