Probabilistic simulation for analysis of quantal biomechanical-acoustic relations
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic signals that are stable across a range of articulatory parameters have been suggested as an important feature of speech production [Stevens 1989, J. Phonetics, 17, 3-45]. These so-called quantal effects have also been suggested to arise from the biomechanics of the vocal tract [Fujimura 1989, J. Phonetics, 17, 87-90; Gick & Stavness 2013, Front Psychol 4, 977]. Assessment of potential biomechanical-acoustic quantal relations is hampered by the difficulty of measuring biomechanical parameters, such as muscle excitations, during speech production. Computer modeling has been widely used to probe vocal tract biomechanics, but previous modeling studies have been limited to a small number of deterministic simulations [Gick et al. 2014, CMBBE Imag Vis., 2, 217-22]. We propose a novel probabilistic simulation framework in order to assess how variation in speech motor signals manifests in acoustic variation. We use a detailed 3D biomechanical model of the vocal tract coupled to a source-filter acoustics model [Stavness et al. 2014, Siggraph Asia Tech, 9] in order to generate acoustic output from muscle excitation inputs. Monte Carlo sampling of muscle excitation inputs are used to characterize variation in formant frequencies for vowel production. These large-scale simulations permit us to evaluate the hypothesis that quantal acoustic signals originate from regions of biomechanical stability. If found, quantal biomechanical-acoustic relations would provide a simple, principled mechanism for feedforward control of speech production.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».