Effects of acoustic variability on infant speech perception
Notice bibliographique
Résumé
From birth, infants are capable of discriminating many of the speech sounds that occur cross-linguistically [Werker and Tees (1984)]. However, there are cases where the direction of presentation of contrasts reveals asymmetries in the discrimination of some speech contrasts, suggesting that some phonetic categories are more salient than others. These asymmetries may be due to an inherently uneven perceptual space [Polka and Bohn (2011)] or shaped by distributional properties of the input [Anderson et al. (2003)]. We explore whether acoustic variability also cause perceptual asymmetries. Six- and 9-month-olds participated in a discrimination task comparing English legal and illegal stop-liquid onsets (e.g., /kla/-/tla/ & /pla/-/tla/). Infants discriminated coronal versus bilabial onsets (p < 0.05), but not coronal versus velar (p > 0.05). Analysis of adult productions revealed that velar stop-liquid onsets showed more variability in their production, suggesting acoustic variability affects infants’ perception. The current study provides a more direct test of the hypothesis that acoustic variability drives perceptual biases. Using the same clusters, we are exploring 9-month-olds’ directional asymmetries. Preliminary results show that 9-month-olds successfully discriminate /dla/ after familiarization to /bla/ (p = 0.05; n = 5). Further investigation will reveal whether presentation direction affects infants’ sensitivity to acoustic variability.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».