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Enregistrement W2606901359 · doi:10.1121/1.4981139

Modulation of auditory-motor learning in response to formant perturbation as a function of delayed auditory feedback

2017· article· en· W2606901359 sur OpenAlexafffund
Takashi Mitsuya, Kevin G. Munhall, David W. Purcell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésFormantAuditory feedbackVowelPerceptionPsychologyAudiologyArticulation (sociology)AcousticsSpeech productionComputer scienceSpeech recognitionPhysicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction of language production and perception has been substantiated by empirical studies where speakers compensate their speech articulation in response to the manipulated sound of their voice heard in real-time as auditory feedback. A recent study by Max and Maffett [(2015). Neurosci. Lett. 591, 25-29] reported an absence of compensation (i.e., auditory-motor learning) for frequency-shifted formants when auditory feedback was delayed by 100 ms. In the present study, the effect of auditory feedback delay was studied when only the first formant was manipulated while delaying auditory feedback systematically. In experiment 1, a small yet significant compensation was observed even with 100 ms of auditory delay unlike the past report. This result suggests that the tolerance of feedback delay depends on different types of auditory errors being processed. In experiment 2, it was revealed that the amount of formant compensation had an inverse linear relationship with the amount of auditory delay. One of the speculated mechanisms to account for these results is that as auditory delay increases, undelayed (and unperturbed) somatosensory feedback is given more preference for accuracy control of vowel formants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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