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Enregistrement W2010734731 · doi:10.1121/1.4784689

The influence of task on gaze during audiovisual speech perception

2004· article· en· W2010734731 sur OpenAlexaff
Julie N. Buchan, Martin Paré, Micheal Yurick, Kevin G. Munhall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGazePerceptionConversationComprehensionIdentity (music)PsychologyNatural (archaeology)Task (project management)Cognitive psychologyEye trackingComputer scienceSpeech recognitionCommunicationArtificial intelligenceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In natural conversation, visual and auditory information about speech not only provide linguistic information but also provide information about the identity and the emotional state of the speaker. Thus, listeners must process a wide range of information in parallel to understand the full meaning in a message. In this series of studies, we examined how different types of visual information conveyed by a speaker’s face are processed by measuring the gaze patterns exhibited by subjects watching audiovisual recordings of spoken sentences. In three experiments, subjects were asked to judge the emotion and the identity of the speaker, and to report the words that they heard under different auditory conditions. As in previous studies, eye and mouth regions dominated the distribution of the gaze fixations. It was hypothesized that the eyes would attract more fixations for more social judgment tasks, rather than tasks which rely more on verbal comprehension. Our results support this hypothesis. In addition, the location of gaze on the face did not influence the accuracy of the perception of speech in noise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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