Communication between native and non-native speakers of English in noise
Notice bibliographique
Résumé
Non-fluency has a negative impact on speech understanding in noise, particularly when hearing protection devices are worn. In multi-national military operations where the communication language is English, it is important to understand the effects of non-native speech and accent on speech understanding. Twenty-four normal-hearing participants were divided into two groups: monolingual English speaking from birth (NA group), and those who learned English after the age of 10 (NN group). All participants completed the Language Experience and Proficiency Questionnaire (LEAP-Q; Marian et al., 2007) to confirm their group assignment. Two experimental sessions were completed, in which each participant was paired with an NA participant in one session and an NN participant in the other. The modified rhyme test (MRT) and speech perception in noise test (SPIN) were administered with each participant pair using two methods. In the first, participants spoke to each other using a communication headset (radio) in background noise of 80 dBA. In the second, the particpants wore the headset with the radio off and spoke to each other face-to-face in background noise levels of 55, 60 and 65 dBA. Performance was calculated as the percentage of correct responses. For the MRT, there was a main effect of talker for both the face-to-face (NA- 79.6%; NN-75.2%), and radio conditions (NA-87.2%; NN- 77.5%). There was also a main effect of background noise level for the face-to-face condition (81.1%, 78.3% and 72.8% for the lowest to highest noise levels, respectively). For the SPIN, there was a main effect of the listener in both the face-to-face (NA-70.9%; NN-54.1%) and radio conditions (NA-86.4%; NN-73.8%), as well as a main effect of background noise level for the face-to-face condition (68.4%, 63.5% and 55.7%). Overall, the results indicate that both NA and NN listeners perform poorly when listening to NN talkers.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».