Vowel normalization and the perception of speaker changes: An exploration of the contextual tuning hypothesis
Notice bibliographique
Résumé
Many experiments have reported a perceptual advantage for vowels presented in blocked-versus mixed-voice conditions. Nusbaum and colleagues [Nusbaum and Morin (1992). in Speech Perception, Speech Production, and Linguistic Structure, edited by Y. Tohkura, Y. Sagisaka, and E. Vatikiotis-Bateson (OHM, Tokyo), pp. 113-134; Magnuson and Nusbaum (2007). J. Exp. Psychol. Hum. Percept. Perform. 33(2), 391-409] present results which suggest that the size of this advantage may be related to the facility with which listeners can detect speaker changes, so that combinations of less similar voices can result in better performance than combinations of more similar voices. To test this, a series of synthetic voices (differing in their source characteristics and/or formant-spaces) was used in a speeded-monitoring task. Vowels were presented in blocks made up of tokens from one or two synthetic voices. Results indicate that formant-space differences, in the absence of source differences between voices in a block, were unlikely to result in the perception of multiple voices, leading to lower accuracy and relatively faster reaction times. Source differences between voices in a block resulted in the perception of multiple voices, increased reaction times, and a decreased negative effect of formant-space differences between voices on identification accuracy. These results are consistent with a process in which the detection of speaker changes guides the appropriate or inappropriate use of extrinsic information in normalization.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».