Top-down influence on phonetic categorization of native vs. non-native speech
Notice bibliographique
Résumé
Speech perception requires integration of multiple sources of information, including bottom-up acoustic information and top-down contextual information, and listeners may adjust their reliance on a given source of information depending on the communicative context. This work tests the hypothesis that listeners increase reliance on contextual, relative to acoustic, information when listening to a talker with a foreign accent, under the assumption that the bottom-up information (non-native pronunciation) may be less reliable. Native English listeners categorized an utterance-final target word, where the initial consonant systematically varied in voice onset time (VOT), as either “goat” or “coat.” Target words were embedded in carrier sentences contextually biased towards one of the words (e.g., “The girl milked the [coat/goat]” vs. “The girl put on her [coat/goat]”). Stimuli were created from productions by two talkers: a native English talker and a native Mandarin/L2 English talker with a discernable foreign accent. As expected, acoustic information (VOT) was the primary cue for categorization, but sentence context also influenced perception in both talker conditions. Furthermore, preliminary results indicate that the semantic context effect is larger in the Accented than in the Native condition, suggesting that listeners do indeed increase reliance on contextual information when listening to foreign-accented speech.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».