Audio-visual identification of place of articulation and voicing in white and babble noise
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that noise and phonetic attributes influence the degree to which auditory and visual modalities are used in audio-visual speech perception (AVSP). Research has, however, mainly focused on white noise and single phonetic attributes, thus neglecting the more common babble noise and possible interactions between phonetic attributes. This study explores whether white and babble noise differentially influence AVSP and whether these differences depend on phonetic attributes. White and babble noise of 0 and -12 dB signal-to-noise ratio were added to congruent and incongruent audio-visual stop consonant-vowel stimuli. The audio (A) and video (V) of incongruent stimuli differed either in place of articulation (POA) or voicing. Responses from 15 young adults show that, compared to white noise, babble resulted in more audio responses for POA stimuli, and fewer for voicing stimuli. Voiced syllables received more audio responses than voiceless syllables. Results can be attributed to discrepancies in the acoustic spectra of both the noise and speech target. Voiced consonants may be more auditorily salient than voiceless consonants which are more spectrally similar to white noise. Visual cues contribute to identification of voicing, but only if the POA is visually salient and auditorily susceptible to the noise type.
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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 | 0,000 |
| 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 ».