Perceptual grouping in the cocktail party: Contributions of voice-feature continuity
Notice bibliographique
Résumé
Cocktail parties pose a difficult yet solvable problem for the auditory system. Previous work has shown that the cocktail-party problem is considerably easier when all sounds in the target stream are spoken by the same talker (the voice-continuity benefit). The present study investigated the contributions of two of the most salient voice features—glottal-pulse rate (GPR) and vocal-tract length (VTL)—to the voice-continuity benefit. Twenty young, normal-hearing listeners participated in two experiments. On each trial, listeners heard concurrent sequences of spoken digits from three different spatial locations and reported the digits coming from a target location. Critically, across conditions, GPR and VTL either remained constant or varied across target digits. Additionally, across experiments, the target location either remained constant (Experiment 1) or varied (Experiment 2) within a trial. In Experiment 1, listeners benefited from continuity in either voice feature, but VTL continuity was more helpful than GPR continuity. In Experiment 2, spatial discontinuity greatly hindered listeners' abilities to exploit continuity in GPR and VTL. The present results suggest that selective attention benefits from continuity in target voice features and that VTL and GPR play different roles for perceptual grouping and stream segregation in the cocktail party.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».