Cross-Language Differences in Informational Masking of Speech by Speech: English Versus Mandarin Chinese
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of the study was to determine why perceived spatial separation provides a greater release from informational masking in Chinese than English when target sentences in each of the languages are masked by other talkers speaking the same language. METHOD: Monolingual speakers of English and Mandarin Chinese listened to semantically anomalous sentences in their own language when 1 of 3 maskers was present (speech-spectrum noise, a 2-talker speech masker in the same language, and a 2-talker speech masker in the other language). RESULTS: Both groups benefitted equally from spatial separation when the maskers were speech-spectrum noise or cross-language. Chinese listeners benefitted less from spatial separation than did English listeners when a same-language masker was used. Performance was scored in terms of the number of target words correctly identified; because Chinese target words were composed of 2 "stand-alone" morphemes, the authors also scored Chinese target words as correct when either of the morphemes was correctly identified. When this was done, Chinese and English listeners benefitted equally from spatial separation in all conditions. CONCLUSION: These results support a model in which release from informational masking in both monolingual English and Chinese listeners occurs because spatial separation facilitates morpheme access in both languages.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».