Speaker adaptation in infancy: The role of lexical knowledge
Notice bibliographique
Résumé
The acoustic realization of words varies greatly between speakers. While adults easily adapt to speaker idiosyncrasies, infants do not possess mature signal-to-word mapping abilities. As a result, the variability in the speech signal has been claimed to impede their word recognition. This study examines whether exposure to a speaker may allow infants to better accommodate that speaker's accent. Using the Headturn Preference Procedure, 15-month-olds were presented with lists containing either familiar (e.g., ball) or unfamiliar words (e.g., bog). In experiment 1, these words were produced in infants' own accent (Canadian English); in experiment 2, they were produced in a foreign accent (Australian English). Comparable to previous work (Best etal., 2009), only infants presented with their own accent preferred to listen to familiar over unfamiliar words. Thus, without access to speaker characteristics, word recognition is limited to familiar accents. In experiment 3, the same Australian-accented stimuli were preceded by exposure to the Australian speaker. Speaker adaptation tended to correlate with the infants' vocabulary size, with greater vocabularies being indicative to more robust adaptation. We are currently testing whether vocabulary size is a mediating factor caused by general processing abilities or whether speaker adaptation is lexically driven.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».