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Enregistrement W2889354736 · doi:10.1121/1.5051321

Hyper-articulation in Lombard speech: An active communicative strategy to enhance visible speech cues?

2018· article· en· W2889354736 sur OpenAlexaffabout
Maëva Garnier, Lucie Ménard, B Alexandre

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)QUIETModality (human–computer interaction)Articulation (sociology)Speech productionSpeech recognitionAdaptation (eye)Reading aloudActive listeningComputer sciencePsychologyReading (process)LinguisticsCommunicationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the hypothesis that speakers make active use of the visual modality in production to improve their speech intelligibility in noisy conditions. Six native speakers of Canadian French produced speech in quiet conditions and in 85 dB of babble noise, in three situations: interacting face-to-face with the experimenter (AV), using the auditory modality only (AO), or reading aloud (NI, no interaction). The audio signal was recorded with the three-dimensional movements of their lips and tongue, using electromagnetic articulography. All the speakers reacted similarly to the presence vs absence of communicative interaction, showing significant speech modifications with noise exposure in both interactive and non-interactive conditions, not only for parameters directly related to voice intensity or for lip movements (very visible) but also for tongue movements (less visible); greater adaptation was observed in interactive conditions, though. However, speakers reacted differently to the availability or unavailability of visual information: only four speakers enhanced their visible articulatory movements more in the AV condition. These results support the idea that the Lombard effect is at least partly a listener-oriented adaptation. However, to clarify their speech in noisy conditions, only some speakers appear to make active use of the visual modality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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