Sources of variance in the audiovisual perception of speech in noise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle