Evaluation of an Audiovisual-FM System: Investigating the Interaction Between Illumination Level and a Talker’s Skin Color on Speech-Reading Performance
Notice bibliographique
Résumé
A program designed to evaluate the benefits of an audiovisual-frequency modulated (FM) system led to some questions concerning the effects of illumination level and a talker's skin color on speech-reading performance. To address those issues, the speech of a Caucasian female was videotaped under 2 conditions: a light skin color condition and a dark skin color condition. For the latter condition, makeup was applied to the talker's face. For both skin color conditions, the talker was recorded while speaking sentences under 7 different levels of illumination: 2, 3, 4, 16, 60, 256, and 600 footcandles (fc). Fifteen participants completed the speech perception task in a visual-only modality. The results revealed a significant interaction of illumination level and skin color. For the light skin color condition, speech-reading performance improved systematically as the illumination level increased from 3 to 16 fc. For the dark skin color condition, no differences in speech-reading performance were observed between the 2-fc and the 3-fc conditions. However, a large improvement in speech-reading performance was observed as the illumination level increased from 4 fc to 16 fc. It is speculated that in addition to an overall effect of illumination level, the contrast in luminance at the level of the talker's face has an effect on speech-reading performance.
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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 | 0,008 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».