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Enregistrement W2940931576 · doi:10.1121/1.5101471

Infant-directed speech enhances recognizability of individual mothers’ voices

2019· article· en· W2940931576 sur OpenAlexaff
Thayabaran Kathiresan, Laura C. Dilley, Simon W. Townsend, Rushen Shi, Moritz M. Daum, Meisam K. Arjmandi, Volker Dellwo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInfant Health and Development
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndexicalityMel-frequency cepstrumOffspringPsychologySpeech recognitionStyle (visual arts)Cluster analysisMixture modelComputer scienceGermanDevelopmental psychologyLinguisticsArtificial intelligenceBiologyFeature extractionHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adult speakers commonly alter their voices when talking to infants, giving rise to an infant-directed speech (IDS) style. Here we tested the effects of infant-directed speech on the recognizability of a speaker’s voice. 10 Swiss-German mothers were recorded talking to their infants IDS and talking to an adult experimenter (in adult-directed speech, ADS). We studied the indexical properties using Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs). By using an unsupervised K-means clustering algorithm, the segmental 13-dimensional MFCCs were clustered and reduced to two dimensions using Principal Component Analysis. Results showed that the relative area of IDS occupied in the 13-dimensional space was significantly larger compared to the area occupied by ADS. A supervised language-independent Gaussian Mixture Model revealed that this expansion benefitted the recognizability of mothers’ voices. This means that the higher indexical variability in IDS fosters recognition of individual mothers. Results are consistent with the view that IDS may have evolved in part as a strategy to promote indexical signaling by a mother to her offspring, thereby promoting mother-infant attachment and fostering offspring survival.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,882

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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