MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2896771671 · doi:10.1121/1.5068351

Pitch duration as a cue for declination

2018· article· en· W2896771671 sur OpenAlexaff
Lihan Wu, Hua Lin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeclinationDuration (music)Mandarin ChineseSentenceSyllablePitch contourSpeech recognitionContrast (vision)AcousticsMathematicsAudiologyLinguisticsComputer sciencePhysicsArtificial intelligenceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An utterance of a language often demonstrates the effect of declination, usually understood broadly as a reduction in certain physical or acoustic signals. Previous research on declination focuses primarily on the acoustic measures of pitch (such as the movement of pitch or the alternation of pitch span) or intensity. Neglected in the matter is the third acoustic dimension of speech duration. This paper reports on an experiment on declination focusing on pitch duration. The language studied is Mandarin Chinese. Six native Mandarin speakers are recruited. A total of 864 utterances of 2-to-9 syllables in four tones and four functional intonations are recorded and analyzed on Praat. The results show that the declination of pitch duration goes side by side along the pitch declination, both of which share the same physiological basis. Specifically, (1) the average pitch duration within the prosodic unit decreases gradually from the sentence-initial prosodic unit to the sentence-final one, (2) the pitch duration of the left-most syllable of the prosodic unit decreases gradually from the sentence-initial prosodic unit to the sentence-final one, and (3) the pitch duration of the right-most syllable of the prosodic unit decreases slightly from the sentence-initial prosodic unit to the sentence-final one.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of America→Même sujetPhonetics and Phonology Research→Travaux en français237 207→