Using gated audiovisual speech perception to identify the temporal onset of coarticulation in production
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the present work was to develop a sensitive, non-invasive method for accurately assessing the temporal scope of coarticulation in speech production. Building on work in audiovisual speech perception (Munhall and Tohkura, 1998; Moradi et al., 2013), we used a gating paradigm and human judges to identify the temporal onset of anticipatory lip rounding in simple SVO sentences produced by five adult females. The sentences were gated based on acoustic landmarks from the midpoint of the verb through to the midpoint of the object noun. Full sentences were also included. Judges were asked to decide whether the object noun rhymed with rounded “oop” or unrounded “ack.” Results indicated an earlier correct identification of rounding in the audiovisual condition compared to the control, audio-only condition. The audiovisual judgments also provided greater temporal specificity regarding the onset of coarticulation than could obtained with acoustic measurement or with a video-based kinematic measure. Insofar as human judges appear to anticipate and even benefit from head movement in audiovisual speech tasks (Munhall et al., 2004), our method should prove especially useful for measuring the temporal extent of coarticulation in younger, more rambunctious speakers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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; 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 ».