Effects of cross-language voice training on speech perception: Whose familiar voices are more intelligible?
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has shown that familiarity with a talker's voice can improve linguistic processing (herein, "Familiar Talker Advantage"), but this benefit is constrained by the context in which the talker's voice is familiar. The current study examined how familiarity affects intelligibility by manipulating the type of talker information available to listeners. One group of listeners learned to identify bilingual talkers' voices from English words, where they learned language-specific talker information. A second group of listeners learned the same talkers from German words, and thus only learned language-independent talker information. After voice training, both groups of listeners completed a word recognition task with English words produced by both familiar and unfamiliar talkers. Results revealed that English-trained listeners perceived more phonemes correct for familiar than unfamiliar talkers, while German-trained listeners did not show improved intelligibility for familiar talkers. The absence of a processing advantage in speech intelligibility for the German-trained listeners demonstrates limitations on the Familiar Talker Advantage, which crucially depends on the language context in which the talkers' voices were learned; knowledge of how a talker produces linguistically relevant contrasts in a particular language is necessary to increase speech intelligibility for words produced by familiar talkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».