Lexically dependent estimation of acoustic information in speech
Notice bibliographique
Résumé
Current estimates of the relevant acoustic information in speech are typically inventory-based. They assume a set of phonemes or featural/gestural decompositions of phonemes exists in a language, and proceed to identify and rank/weight the set of acoustic parameters sufficient to distinguish a phonemic contrast based on data from instantiations of the sounds/categories comprising those contrasts in either a controlled set of real words in the language or in nonword syllables. Acknowledging that such contrasts ultimately derive from lexical oppositions, we present an alternative, complementary approach to the quantification of acoustic information in speech: one that is lexically based. Using acoustic data from the Massive Auditory Lexical Decision project (Tucker et al., 2018)—over 26,000 unique words produced by a single speaker of Western Canadian English—and listener identification data on a representative 240-word sample of that lexicon, we define a weighted network of the phonological lexicon (cf. Vitevitch, 2008), where the weights on links between minimal pairs correspond to the predicted acoustic similarity from a model fit to the listener error distributions. From this network the distributed, “global” information contributed by individual parameters operating in an ensemble of lexical oppositions can be estimated from changes in network entropy under perturbations of those parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».