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Enregistrement W2892052951 · doi:10.1044/2018_jslhr-s-17-0275

Examining Factors Influencing the Viability of Automatic Acoustic Analysis of Child Speech

2018· article· en· W2892052951 sur OpenAlexafffund
Thea Knowles, Meghan Clayards, Morgan Sonderegger

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Research on Brain Language and MusicWestern University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésPsychologyAudiologyPhoneticsSpeech recognitionLinguisticsDevelopmental psychologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Heterogeneous child speech was force-aligned to investigate whether (a) manipulating specific parameters could improve alignment accuracy and (b) forced alignment could be used to replicate published results on acoustic characteristics of /s/ production by children. Method: In Part 1, child speech from 2 corpora was force-aligned with a trainable aligner (Prosodylab-Aligner) under different conditions that systematically manipulated input training data and the type of transcription used. Alignment accuracy was determined by comparing hand and automatic alignments as to how often they overlapped (%-Match) and absolute differences in duration and boundary placements. Using mixed-effects regression, accuracy was modeled as a function of alignment conditions, as well as segment and child age. In Part 2, forced alignments derived from a subset of the alignment conditions in Part 1 were used to extract spectral center of gravity of /s/ productions from young children. These findings were compared to published results that used manual alignments of the same data. Results: Overall, the results of Part 1 demonstrated that using training data more similar to the data to be aligned as well as phonetic transcription led to improvements in alignment accuracy. Speech from older children was aligned more accurately than younger children. In Part 2, /s/ center of gravity extracted from force-aligned segments was found to diverge in the speech of male and female children, replicating the pattern found in previous work using manually aligned segments. This was true even for the least accurate forced alignment method. Conclusions: Alignment accuracy of child speech can be improved by using more specific training and transcription. However, poor alignment accuracy was not found to impede acoustic analysis of /s/ produced by even very young children. Thus, forced alignment presents a useful tool for the analysis of child speech. Supplemental Material: https://doi.org/10.23641/asha.7070105.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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