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Enregistrement W2324619667 · doi:10.1097/aud.0b013e3182a468d0

Children’s Recognition of Spectrally Degraded Cartoon Voices

2013· article· en· W2324619667 sur OpenAlexaff
Marieke van Heugten, А. В. Волкова, Sandra E. Trehub, E. Glenn Schellenberg

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningQUIETAudiologyPsychologySpeech perceptionPerceptionSentenceNoise (video)Speech recognitionCommunicationComputer scienceMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: Although the spectrally degraded input provided by cochlear implants (CIs) is sufficient for speech perception in quiet, it poses problems for talker identification. The present study examined the ability of normally hearing (NH) children and child CI users to recognize cartoon voices while listening to spectrally degraded speech. Design: In Experiment 1, 5- to 6-year-old NH children were required to identify familiar cartoon characters in a three-alternative, forced-choice task without feedback. Children heard sentence-length utterances at six levels of spectral degradation (noise-vocoded utterances with 4, 8, 12, 16, and 24 frequency bands and the original or unprocessed stimuli). In Experiment 2, child CI users 4 to 7 years of age and a control sample of 4- to 5-year-old NH children were required to identify the unprocessed stimuli from Experiment 1. Results: NH children in Experiment 1 identified the voices significantly above chance levels, and they performed more accurately with increasing spectral information. Practice with stimuli that had greater spectral information facilitated performance on subsequent stimuli with lesser spectral information. In Experiment 2, child CI users successfully recognized the cartoon voices with slightly lower accuracy (0.90 proportion correct) than NH peers who listened to unprocessed utterances (0.97 proportion correct). Conclusions: The findings indicate that both NH children and child CI users can identify cartoon voices under conditions of severe spectral degradation. In such circumstances, children may rely on talker-specific phonetic detail to distinguish one talker from another. This paper examines the ability of children with normal hearing (NH) and children with cochlear implants (CIs) to identify familiar cartoon voices in a forced-choice task. In Experiment 1, NH children identified familiar cartoon characters from unprocessed utterances as well as from vocoded utterances with 4-24 frequency bands. Performance was above chance levels, but increasing spectral detail enhanced accuracy. In Experiment 2, young deaf children with bilateral CIs identified the same cartoon characters from unprocessed utterances. These findings indicate that NH children and child CI users have representations of cartoon voices that support talker recognition under conditions of spectral degradation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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