Factors influencing the perception of non-familiar spectrally rotated speech syllables
Notice bibliographique
Résumé
The effects of acoustic features and native phonology on the naïve perception of unfamiliar spectrally-rotated speech syllables were evaluated. Spectrally-rotated syllables were created by rotating the spectrum of naturally produced Italian CV syllables around 1500 Hz resulting in changes in the energy distribution of harmonics while preserving the temporal relationships of spectral trajectories. Italian-speaking participants with no previous spectrally-rotated speech experience were asked to describe spectrally-rotated syllables phonologically by typing onomatopoetic versions of their perceptions on a computer keyboard. The results, also used to estimate the phonological similarity of the rotated sounds, showed that the identification of rotated vowels was related to their location on the F1-F2-F3 map of native (unrotated) vowels. The discriminability of rotated sounds was examined using a separate, naïve subject group using an ABX procedure. Discrimination errors were positively correlated with the estimated phonological similarity between rotated sounds. For rotated vowels, discrimination errors were also related to their Euclidean distance in F1-F2-F3 space as revealed by regression analysis. We conclude that naïve perception of unfamiliar spectrally-rotated syllables is under the influence of native phonology, and that spectrally-rotated vowels are represented by their location in the formant space. a)Also at Behavioral Neurosciences Program, McGill University, Montreal, Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».