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Enregistrement W2053092242 · doi:10.1121/1.4795786

Language dependent vowel representation in speech production

2013· article· en· W2053092242 sur OpenAlexaff
Takashi Mitsuya, Fabienne Samson, Lucie Ménard, Kevin G. Munhall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésFormantVowelMid vowelPerceptionRelative articulationMathematicsRepresentation (politics)Speech recognitionAcousticsComputer sciencePsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The representation of speech goals was explored using an auditory feedback paradigm. When talkers produce vowels the formant structure of which is perturbed in real time, they compensate to preserve the intended goal. When vowel formants are shifted up or down in frequency, participants change the formant frequencies in the opposite direction to the feedback perturbation. In this experiment, the specificity of vowel representation was explored by examining the magnitude of vowel compensation when the second formant frequency of a vowel was perturbed for speakers of two different languages (English and French). Even though the target vowel was the same for both language groups, the pattern of compensation differed. French speakers compensated to smaller perturbations and made larger compensations overall. Moreover, French speakers modified the third formant in their vowels to strengthen the compensation even though the third formant was not perturbed. English speakers did not alter their third formant. Changes in the perceptual goodness ratings by the two groups of participants were consistent with the threshold to initiate vowel compensation in production. These results suggest that vowel goals not only specify the quality of the vowel but also the relationship of the vowel to the vowel space of the spoken language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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