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Enregistrement W2013243569 · doi:10.1121/1.4786010

Effects of reliable spectral-temporal characteristics of listening context on perception of monophthongs and diphthongs

2006· article· en· W2013243569 sur OpenAlexaff
Keith R. Kluender, Michael Kiefte

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantContext (archaeology)Active listeningVowelPerceptionAcousticsSentenceDiphthongTimbreSpeech recognitionSpectral propertiesComputer scienceMathematicsPsychologyCommunicationArtificial intelligenceGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brief experience with reliable characteristics of listening context, such as a precursor sentence, alters perception of subsequent vowel sounds [M. Kiefte and K. Kluender, J. Acoust. Soc. Am. 112, 2248 (2002)]. For example, an appropriately filtered precursor sentence serves to perceptually cancel effects of second formants (F2) of vowel sounds, forcing listeners to rely solely on spectral tilt for identification. Auditory systems effectively absorb spectral characteristics, including formant peaks, if those characteristics are reliable (redundant) properties of the listening context. Present studies investigate whether this perceptual calibration extends to reliable spectral-temporal properties. Listeners identified a series of stimuli with incremental increases in slope of F2 that varied perceptually from /u/ to /ui/. When repeated formant transitions, exactly matching those of the target vowels, were added to precursor sentences, /i/ percepts predominated despite no stimuli being appropriate for /i/ in isolation. When repeated formant transitions were reversed in precursors (high to low frequency), the same results were obtained. Because perceptual absorption of reliable acoustic characteristics was indifferent to F2 trajectory, it appears that processes that calibrate to reliable properties of a listening context are sensitive only to spectral, not temporal, composition of listening context. [Work supported by SSHRC and NIDCD.]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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