Accessing psycho-acoustic perception and language-specific perception with speech sounds
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper we review the results of four speech perception experiments that explore the difference between language-specific perception and psycho-acoustic auditory perception. The first two experiments examine this difference with voiceless fricatives by American English and Dutch listeners. The second series of experiments explores the perception of consonant palatalization by American English and Russian listeners. These experiments examine this processing difference through two tasks: speeded AX discrimination (“same” or “different” response) and similarity rating. The fast-paced nature of the AX discrimination task is designed to bypass linguistic processing and hone in on pure auditory similarity. The similarity rating task asks listeners to compare two stimuli at a more leisurely pace and language-specific perception is evaluated. The results of these experiments suggest that psycho-acoustic perception can be evaluated apart from linguistic perception. Other work using this experimental paradigm, however, has found language effects in both AX discrimination and rating tasks (Boomershine et al., The impact of allophony vs. contrast on speech perception, Mouton de Gruyter, 2008; McGuire, Phonetic category learning, The Ohio State University, 2007). We reconcile our findings with the contrary results by demonstrating that language effects tend to appear in the longer response latencies that naturally allow for linguistic processing and are attenuated in the fast responses.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».