Listen to your mother: Highly familiar voices facilitate perceptual segregation
Notice bibliographique
Résumé
We studied the effect of voice familiarity on the ability to segregate one voice from a competing speaker. Specifically, we examine the utility of arguably the most familiar voice of all—the mother’s voice—in facilitating segregation, and compared it to the effect of a voice that listeners had been familiarized with in the laboratory. We tested 19 older adolescents (still living at home) on a version of the coordinate-response-measure procedure (CRM; Bolia et al., 2001), with mixtures of two voices, at three signal-to-noise ratios (Ő3 dB, 0 dB, + 3 dB). Performance was better when the mother’s voice was the target, compared both to novel and lab-familiar targets. At the most disadvantageous target-to-masker ratio (Ő3 dB), listeners were also better able to ignore their mother’s voice so as to comprehend a stranger’s voice more effectively, demonstrating that extremely familiar voice information facilitates segregation. This pattern of results is similar to that observed with older people (aged 44–59) when their spouse’s voice was present in a two-voice CRM mixture (Johnsrude et al., 2013). The new results demonstrate the importance of long-term (rather than short-term) familiarity and show that it aids sound segregation for adolescents as well as older adults.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».