Segregation of voices with single or double fundamental frequencies
Notice bibliographique
Résumé
In cocktail-party situations, listeners can use the fundamental frequency (F0) of a voice to segregate it from competitors, but other cues in speech could help, such as co-modulation of envelopes across frequency or more complex cues related to the semantic/syntactic content of the utterances. For simplicity, this (non-pitch) form of grouping is referred to as "articulatory." By creating a new type of speech with two steady F0s, it was examined how these two forms of segregation compete: articulatory grouping would bind the partials of a double-F0 source together, whereas harmonic segregation would tend to split them in two subsets. In experiment 1, maskers were two same-male sentences. Speech reception thresholds were high in this task (vicinity of 0 dB), and harmonic segregation behaved as though double-F0 stimuli were two independent sources. This was not the case in experiment 2, where maskers were speech-shaped complexes (buzzes). First, double-F0 targets were immune to the masking of a single-F0 buzz matching one of the two target F0s. Second, double-F0 buzzes were particularly effective at masking a single-F0 target matching one of the two buzz F0s. As a conclusion, the strength of F0-segregation appears to depend on whether the masker is speech or not.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».