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Enregistrement W2076304467 · doi:10.1523/jneurosci.0108-14.2014

Plasticity in the Human Speech Motor System Drives Changes in Speech Perception

2014· article· en· W2076304467 sur OpenAlexafffund
Daniel R. Lametti, Amélie Rochet‐Capellan, Esra Neufeld, Douglas M. Shiller, David J. Ostry

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésNeurocomputational speech processingMotor theory of speech perceptionPerceptionSpeech perceptionAuditory feedbackPerceptual learningPsychologyAuditory perceptionSpeech productionMotor learningCognitive psychologyAdaptation (eye)Auditory systemAudiologySpeech recognitionComputer scienceNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies of human speech motor learning suggest that learning is accompanied by changes in auditory perception. But what drives the perceptual change? Is it a consequence of changes in the motor system? Or is it a result of sensory inflow during learning? Here, subjects participated in a speech motor-learning task involving adaptation to altered auditory feedback and they were subsequently tested for perceptual change. In two separate experiments, involving two different auditory perceptual continua, we show that changes in the speech motor system that accompany learning drive changes in auditory speech perception. Specifically, we obtained changes in speech perception when adaptation to altered auditory feedback led to speech production that fell into the phonetic range of the speech perceptual tests. However, a similar change in perception was not observed when the auditory feedback that subjects' received during learning fell into the phonetic range of the perceptual tests. This indicates that the central motor outflow associated with vocal sensorimotor adaptation drives changes to the perceptual classification of speech sounds.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations78
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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