Leveraging audiovisual speech perception to measure anticipatory coarticulation
Notice bibliographique
Résumé
A noninvasive method for accurately measuring anticipatory coarticulation at experimentally defined temporal locations is introduced. The method leverages work in audiovisual (AV) speech perception to provide a synthetic and robust measure that can be used to inform psycholinguistic theory. In this validation study, speakers were audio-video recorded while producing simple subject-verb-object sentences with contrasting object noun rhymes. Coarticulatory resistance of target noun onsets was manipulated as was metrical context for the determiner that modified the noun. Individual sentences were then gated from the verb to sentence end at segmental landmarks. These stimuli were presented to perceivers who were tasked with guessing the sentence-final rhyme. An audio-only condition was included to estimate the contribution of visual information to perceivers' performance. Findings were that perceivers accurately identified rhymes earlier in the AV condition than in the audio-only condition (i.e., at determiner onset vs determiner vowel). Effects of coarticulatory resistance and metrical context were similar across conditions and consistent with previous work on coarticulation. These findings were further validated with acoustic measurement of the determiner vowel and a cumulative video-based measure of perioral movement. Overall, gated AV speech perception can be used to test specific hypotheses regarding coarticulatory scope and strength in running speech.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».