Effects of clear speech and language background on multimodal perception of English fricatives
Notice bibliographique
Résumé
Research shows that acoustic modifications in clearly enunciated fricative consonants (relative to the plain, conversational productions) facilitate auditory fricative perception. However, clear-speech effects on visual fricative perception have received less attention. A comparison of auditory and visual (facial) clear-fricative perception is particularly interesting since sibilant fricatives in English are more auditorily salient while non-sibilants are more visually salient. This study thus examines clear-speech effects on audio-visual perception of English sibilant and non-sibilant fricatives. Native English perceivers and non-native perceivers with different L1 fricative inventories (Mandarin, Korean) identified clear and plain fricative-vowel syllables in audio-only (AO), visual-only (VO), and audio-visual (AV) modes. The results across perceiver groups and speech styles showed an overall visual benefit and auditory dominance (AV>AO>VO). Comparisons of styles revealed clear-speech benefits in AO across fricatives and groups, but different patterns were noted in the visual conditions. In VO and AV, clear speech helped the more visually salient non-sibilant identification for native perceivers; however, clear-speech benefits were less prominent in non-natives’ perception of the non-sibilants, which are non-existent in their L1s. These findings are discussed in terms of the relative audio-visual weighting that benefits perception in clear speech as a function of input saliency and perceiver experience.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».