Articulatory setting as global coarticulation: Simulation, acoustics, and perception
Notice bibliographique
Résumé
Articulatory settings, language-specific default postures of the speech articulators, have been difficult to distinguish from segmental speech content [see Gick et al. 2004, Phonetica 61, 220-233]. The simplest construal of articulatory setting is as a constantly maintained set of tonic muscle activations that coarticulates globally with all segmental content. In his early Overlapping Innervation Wave theory, Joos [1948, Language Monogr. 23] postulated that all coarticulation can be understood as simple overlap, or superposition [Bizzi et al. 1991, Science 253, 287-291], of muscle activation patterns. The present paper describes an implementation of Joos’ proposals within a modular neuromuscular framework [see Gick & Stavness 2013, Front. Psych. 4, 977]. Results of a simulation and perception study will be reported in which muscle activations corresponding to English-like and French-like articulatory settings are simulated and superposed on activations for language-neutral vowels using the ArtiSynth biomechanical modeling toolset (www.artisynth.org). Simulated visible and acoustic outputs presented to perceivers familiar with both languages speak to the question of whether overlapping muscle activations generate outputs that look and sound language-appropriate to perceivers, testing a unified, context-independent model for both coarticulation and articulatory setting. [Research funded by NIH Grant DC-02717 and NSERC.]
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».