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Enregistrement W2896527045 · doi:10.1121/1.5067938

Testing symmetry of temporal window of integration between vibrotactile and auditory speech information in voiced phoneme perception

2018· article· en· W2896527045 sur OpenAlexaff
Tzu Hsu Chu, David Marino, Hannah Elbaggari, Karon E. MacLean, Bryan Gick

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMultisensory perception and integration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsMultisensory integrationSpeech recognitionComputer sciencePerceptionSpeech perceptionModalWindow (computing)PsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The temporal window for enhancement in cross-modal integration is asymmetrical, and does not require synchrony of stimuli for integration; this temporal offset has been linked to differences in relative signal speed as can be seen in audio-visual integration [Munhall et al. 1996. Perc. Psychophys. 58: 351] and audio-aerotactile integration [Gick et al. 2010. Journ. Acoust. Soc. Am. 128: EL342] of speech. However, as vibrotactile cues normally accompany acoustic cues, no difference in signal speed—and no concomitant perceptual asymmetry—is experienced between these two modalities. Contrary to previous research, we predict a symmetrical window for integration. A portable voice-coil transducer is used to produce vibrotactile stimuli, similar to the laryngeal vibrations normally felt in voiced speech. Results of an experiment will be presented in which participants are asked to discriminate between minimal pairs in noise with the device between their thumb and index finger, and in which audio and vibrotactile stimuli are presented in different orders and at different temporal offsets. Implications will be discussed for theories of cross-modal integration. [Funding from NSERC.]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,284 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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