Child implant users' imitation of happy- and sad-sounding speech
Notice bibliographique
Résumé
Cochlear implants have enabled many congenitally or prelingually deaf children to acquire their native language and communicate successfully on the basis of electrical rather than acoustic input. Nevertheless, degraded spectral input provided by the device reduces the ability to perceive emotion in speech. We compared the vocal imitations of 5- to 7-year-old deaf children who were highly successful bilateral implant users with those of a control sample of children who had normal hearing. First, the children imitated several happy and sad sentences produced by a child model. When adults in Experiment 1 rated the similarity of imitated to model utterances, ratings were significantly higher for the hearing children. Both hearing and deaf children produced poorer imitations of happy than sad utterances because of difficulty matching the greater pitch modulation of the happy versions. When adults in Experiment 2 rated electronically filtered versions of the utterances, which obscured the verbal content, ratings of happy and sad utterances were significantly differentiated for deaf as well as hearing children. The ratings of deaf children, however, were significantly less differentiated. Although deaf children's utterances exhibited culturally typical pitch modulation, their pitch modulation was reduced relative to that of hearing children. One practical implication is that therapeutic interventions for deaf children could expand their focus on suprasegmental aspects of speech perception and production, especially intonation patterns.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».