An Audiovisual-FM System (AudiSee) Designed for Use in Classroom Settings: An Evaluation of the Effects of Visual Distractions on Speechreading Performance
Notice bibliographique
Résumé
In this article we describe the AudiSee system, an audiovisual-FM system designed primarily for use in classroom settings. First, the rationale underlying the development of AudiSee is discussed. Then, the components of the audiovisual-FM system are described. Finally, an experiment designed to evaluate the effects of visual background distractions on speechreading performance using AudiSee is presented. Three aspects of visual background distractions were investigated: (1) the orientation of AudiSee's mini-camera and a video monitor (portrait vs. landscape), (2) the nature of the visual backdrop (neutral/non-obtrusive vs. colorful/distracting), and (3) the magnitude of head movements made by the speaker while producing the test stimuli (none, moderate, and large amounts of head movement). Twenty sentences were recorded under each of the 12 experimental conditions (2 orientations × 2 visual backdrops × 3 head movement conditions). Fourteen subjects completed a closed-set sentence recognition task in a visual-alone modality (speechreading). The results failed to reveal any differences among the 12 experimental conditions investigated. These findings suggest that the visual background distractions recorded by AudiSee's mini-camera do not interfere with speechreading performance. KEYWORD Speechreading - audiovisual-FM system - audiovisual speech perception - visual speech perception - visual speech cues - visual distractions
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».