Acoustic variability affects asymmetry in infant speech discrimination
Notice bibliographique
Résumé
From birth, infants are capable of discriminating speech sounds that occur cross-linguistically, but by their first year, infants have difficulty discriminating most non-native contrasts (Werker and Tees, 1984). Yet, language experience is not the only factor affecting discrimination. Further research into language-specific perception reveals asymmetries occur in the discrimination of vowels according to perceptual space (Polka and Bohn, 2003) and consonants based on frequency in the input (Anderson etal., 2003). It might be that acoustic variability also causes asymmetries in infant speech perception. Seventy-six 6- and 9-month olds participated in a discrimination task comparing bilabial and velar stop - /l/ onsets to unattested coronal stop - /l/ onsets (e.g. /kla/ - /tla/; /pla/ - /tla/) in both voiced and voiceless conditions. Infants successfully discriminated coronal from bilabial onsets (p<0.05), but not velar (p>0.05), with no effects of age or voicing. Adult productions of the attested clusters were subjected to an acoustic analysis. Of the four tested characteristics, higher standard deviations were found in velar onsets (/kla/ > /pla/: F2 onset and liquid duration; /gla/ > /bla/: F2 slope, VOT, and liquid duration). This suggests that acoustic variability in the input affects infants' speech discrimination.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».