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Enregistrement W2002331689 · doi:10.1121/1.3508805

Speech articulator movements recorded from facing talkers using two electromagnetic articulometer systems simultaneously.

2010· article· en· W2002331689 sur OpenAlexaff
Mark Tiede, Rikke L. Bundgaard-Nielsen, Christian Kroos, Guillaume Gibert, Virginie Attina, Benjawan Kasisopa, Eric Vatikiotis‐Bateson, Catherine T. Best

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArticulatorComputer scienceAcousticsSpeech recognitionVocal tractMovement (music)Word error ratePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two 3-D electromagnetic articulometer systems, the Carstens AG500 and Northern Digital WAVE, have been used simultaneously without mutual interference to record the speech articulator movements of two talkers facing one another 2 m apart. A series of benchmark tests evaluating the stability of fixed distances between sensors attached to a rotating rigid body was first conducted to determine whether the two systems could operate independently, with results showing no significant effect of dual operation on either system. In the experiment proper, two native speakers of American English participated as subjects. Sensors were glued to three points on the tongue, the upper and lower incisors, lips, and left and right mastoid processes for each subject. Independent audio tracks were recorded using separate directional microphones, which were used to align the kinematic data from both subjects during post-processing. Data collected were of two types: extended spontaneous conversation and repeated incongruent word sequences (e.g., talker one produced “cop top...;” talker two “top cop...”). Both talkers show strong positive correlations between speech rate (in syllables/s) and head movement. The word sequences also show error and rate effects related to mutual entrainment. [Work supported by ARC Human Communication Science Network (RN0460284), MARCS Auditory Laboratories, NIH.]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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