The native language benefit for voice recognition is not contingent on lexical access
Notice bibliographique
Résumé
Listeners show heightened talker recognition for native compared to nonnative speech, formalized as the language familiarity effect (LFE) for voice recognition. Some findings suggest that language comprehension is the locus of the LFE, while others implicate expertise with the linguistic sound structure. These hypotheses yield different predictions for the LFE with time-reversed speech, a manipulation that precludes lexical access but preserves some indexical and phonetic properties. Research to date shows discrepant results for the LFE with this impoverished signal. Here we reconcile this discrepancy by examining how the amount of exposure to talkers’ voices influences the LFE for time-reversed speech. Three experiments were conducted. In all, two groups of English monolinguals were trained and then tested on the identification of four English talkers and four French talkers; one group heard natural speech and the other group heard time-reversed speech. Across the experiments, we manipulated exposure to the voices in terms of number of training trials and duration of the talkers’ sentences. A robust LFE emerged in all cases, though the magnitude was attenuated as the amount of exposure decreased. These results are consistent with the account that the LFE for talker identification is linked to the sound structure of language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».