Speech imitation: the cognitive underpinnings of adaptive vocal behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Speech imitation appears to be one of the most fundamental aspects of human vocal behavior. It has been suggested that it plays an important role in speech development and may also form one of the key mechanisms that underlie the emergence and evolution of human languages. Starting early on, infants appear to be matching the prosodic and micro-prosodic properties of their mothers' speech in child-mother interactions. Also in the course of a conversational interaction between mature talkers, the behavior of each talker tends to become more similar-sounding to that of the conversational partner. The behavioral tendency shown by humans to imitate others may be connected at the brain level with the presence of a mirror neuron system, whose discovery has raised important issues about the role that this action-observation matching system may fulfill in many different domains, from sensorimotor integration to the understanding of others' behavior. The focus of this Research Topic is the fast-growing body of research on imitation phenomena in speech. We aim to bring together researchers with a large variety of scientific backgrounds (linguistics, speech sciences, psycholinguistics, experimental sociolinguistics, neurosciences, cognitive sciences) with a view to improving our understanding of the role of imitation in the production, comprehension and acquisition of spoken language. The Research Topic will also aim to assess current research on the brain and cognitive underpinnings of imitative behavior. The questions that can be explored in the submitted articles and communications include the following: When is phonetic imitation an automatic process and when does it represent a conscious effort of the talkers, designed to fit the social context of the interaction? Which components of the speech signal are imitated in different contexts/conditions? What are the causes of individual differences in the ability to imitate phonetic properties of both L1 and L2 (e.g., phonetic talent, dominant pitch perception mode, auditory memory etc.)? What computational techniques can be successfully employed to characterize imitation in speech, both in terms of static characterization (comparing short fragments of speech), as well as from a nonsegmental perspective (comparing evolution of different features over time)? How do visual cues interact with auditory cues, e.g., with respect to the degree of imitation and the speed of processing? What are the neural correlates of speech imitation?
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 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 | 0,006 |
| 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 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».