The role of visual speech information in supporting perceptual learning of degraded speech.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Following cochlear implantation, hearing-impaired listeners must adapt to speech as heard through their prosthesis. Visual speech information (VSI; the lip and facial movements of speech) is typically available in everyday conversation. Here, we investigate whether learning to understand a popular auditory simulation of speech as transduced by a cochlear implant (noise-vocoded [NV] speech) is enhanced by the provision of VSI. Experiment 1 demonstrates that provision of VSI concurrently with a clear auditory form of an utterance as feedback after each NV utterance during training does not enhance learning over clear auditory feedback alone, suggesting that VSI does not play a special role in retuning of perceptual representations of speech. Experiment 2 demonstrates that provision of VSI concurrently with NV speech (a simulation of typical real-world experience) facilitates perceptual learning of NV speech, but only when an NV-only repetition of each utterance is presented after the composite NV/VSI form during training. Experiment 3 shows that this more efficient learning of NV speech is probably due to the additional listening effort required to comprehend the utterance when clear feedback is never provided and is not specifically due to the provision of VSI. Our results suggest that rehabilitation after cochlear implantation does not necessarily require naturalistic audiovisual input, but may be most effective when (a) training utterances are relatively intelligible (approximately 85% of words reported correctly during effortful listening), and (b) the individual has the opportunity to map what they know of an utterance's linguistic content onto the degraded form.
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.
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 découle