Effect of speaking rate and contrastive stress on formant dynamics and vowel perception
Notice bibliographique
Résumé
Vowel formants play an important role in speech theories and applications; however, the same formant values measured for the steady-state part of a vowel can correspond to different vowel categories. Experimental evidence indicates that dynamic information can also contribute to vowel characterization. Hence, dynamically modeling formant transitions may lead to quantitatively testable predictions in vowel categorization. Because the articulatory strategy used to manage different speaking rates and contrastive stress may depend on speaker and situation, the parameter values of a dynamic formant model may vary with speaking rate and stress. In most experiments speaking rate is rarely controlled, only two or three rates are tested, and most corpora contain just a few repetitions of each item. As a consequence, the dependence of dynamic models on those factors is difficult to gauge. This article presents a study of 2300 [iai] or [i epsilon i] stimuli produced by two speakers at nine or ten speaking rates in a carrier sentence for two contrastive stress patterns. The corpus was perceptually evaluated by naive listeners. Formant frequencies were measured during the steady-state parts of the stimuli, and the formant transitions were dynamically and kinematically modeled. The results indicate that (1) the corpus was characterized by a contextual assimilation instead of a centralization effect; (2) dynamic or kinematic modeling was equivalent as far as the analysis of the model parameters was concerned; (3) the dependence of the model parameter estimates on speaking rate and stress suggests that the formant transitions were sharper for high speaking rate, but no consistent trend was found for contrastive stress; (4) the formant frequencies measured in the steady-state parts of the vowels were sufficient to explain the perceptual results while the dynamic parameters of the models were not.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».