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Enregistrement W2944019336

Coarticulation in Speech Production

2019· article· en· W2944019336 sur OpenAlexafffundvenue
Terrina Chan, Ryan C. Taylor, Bryan Gick

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of Health
Mots-clésCoarticulationSpeech productionClosure (psychology)Speech recognitionPsychologyCommunicationComputer scienceCognitive psychologyLinguisticsVowelPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facial expressions and speech movements can impose conflicting demands on articulators. For example, the lip spreading movement associated with smiling is incompatible with bilabial closures for /m/, /b/ or /p/. Anecdotal evidence suggests this conflict may resolve as labiodental stop variants (see http://phonetic-blog.blogspot.ca/2012/03/u.html), though this discussion has been controversial [Ladefoged & Maddieson 1996, p. 18]. The simplest model of coarticulation – one of unmediated superposition of muscle activations [Gick et al., 2013, POMA 060207] – predicts that the outcome of this conflict should be determined by summing opposing forces due to competing muscle activations. If so, varying degrees of smile and varying degrees of closure force (e.g., for different stop consonants) should be expected to produce distinct outputs. Previous work suggests that closures for /m/, /b/ and /p/ vary (increasingly) in both intraoral pressure [Lubker & Parris 1970, JASA 47: 625] and muscle force [Gick et al. 2012, JASA 131: 3345]. An experiment will be presented in which bilabial stops are produced under varying smile conditions. Preliminary results indicate that labiodental stop variants occur more frequently for lower-force stops under higher-force smile conditions, as predicted. Implications for models of coarticulation will be discussed. [Funding from NSERC].

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,282 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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