Oral-facial kinematics and configuration drive asymmetries in visual vowel perception
Notice bibliographique
Résumé
Masapollo, Polka, and Ménard (2016) have recently reported that adults show robust directional asymmetries in unimodal visual-only vowel discrimination: a change from a relatively less to a relatively more peripheral vowel (in F1-F2 articulatory vowel space) results in significantly better performance than a change in the reverse direction. In the present experiments, we examined the nature of the information that is critical to elicit these asymmetries. Toward this end, we created schematic analogues that retained the isolated kinematics (spatial direction and motion) and/or configuration (global shape) of the lips of Masapollo et al.’s model speaker. We found that subjects showed asymmetries while discriminating dynamicpoint-light displays that specified both the kinematics and configuration of the speaker’s lips (Experiment 1). Moreover, this directional effect was not dependent on subjects’ knowledge that the point-light stimuli were based on distal articulatory movements (Experiment 2). In contrast, no asymmetries emerged during the discrimination of abstract figure-eight shapes that depicted labial kinematic cues, but not labial configuration (Experiment 3). We interpret these findings as evidence that information for both lip shape and lip motion drive asymmetries in visual vowel perception and discuss the results in relation to general and specialized processes in speech perception.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».