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Enregistrement W2057224121 · doi:10.1121/1.4871359

Temporal control and compensation for perturbed voicing feedback

2014· article· en· W2057224121 sur OpenAlexaff
Takashi Mitsuya, Ewen MacDonald, Kevin G. Munhall

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésVoiceFormantVowelPhonationVocal tractAcousticsSpeech recognitionNoise (video)Auditory feedbackPsychologyAudiologyComputer sciencePhysicsMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research employing a real-time auditory perturbation paradigm has shown that talkers monitor their own speech attributes such as fundamental frequency, vowel intensity, vowel formants, and fricative noise as part of speech motor control. In the case of vowel formants or fricative noise, what was manipulated is spectral information about the filter function of the vocal tract. However, segments can be contrasted by parameters other than spectral configuration. It is possible that the feedback system monitors phonation timing in the way it does spectral information. This study examined whether talkers exhibit a compensatory behavior when manipulating information about voicing. When talkers received feedback of the cognate of the intended voicing category (saying "tipper" while hearing "dipper" or vice versa), they changed the voice onset time and in some cases the following vowel.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,241

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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