Frequency-Specific Temporal Envelope and Periodicity Components for Lexical Tone Identification in Cantonese
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Temporal envelope and periodicity components (TEPC) in the speech signal have potentials to offer important cues for speech recognition especially in tonal languages. The aims of this study are: (i) to investigate the degree of contributions of TEPC to lexical tone identification in Cantonese; and (ii) to investigate whether or not the contributions vary among different frequency bands. The results of these investigations would reveal if there are any frequency-specific TEPC that are important for lexical tone identification. DESIGN: TEPC of monosyllable words carrying different lexical tones, were extracted by the method of full-wave rectification and low-pass filtering. They were used to modulate a speech spectrum noise to create the test stimuli. Thus the stimuli contain only temporal envelope and periodicity components but no temporal fine structures of the original speech signal. Multiple sets of stimuli were created with different combinations of TEPC modulated frequency bands, Eighteen adult subjects with normal hearing participated in the study. RESULTS: Lexical tone identification was the best when only the TEPC from the two high frequency bands (1-2 kHz and 2-4 kHz) of the original signal were provided, but the worst when only the TEPC from the two low frequency bands (60-500 Hz and 500-1000 Hz) were provided. The findings suggested that high frequency bands are carrying TEPC which are important for lexical-tone identification. Lexical tone identification performance was better for the male stimuli than the female ones. CONCLUSIONS: The results indicate the potential on improving speech recognition in tonal languages by manipulating TEPC via new signal processing algorithms in hearing prosthesis.
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 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 ».