Processing of Acoustic Information in Lexical Tone Production and Perception by Pediatric Cochlear Implant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This study examined the utilization of multiple types of acoustic information in lexical tone production and perception by pediatric cochlear implant (CI) recipients who are native speakers of Mandarin Chinese. Method – Lexical tones were recorded from CI recipients and their peers with normal hearing (NH). Each participant was asked to produce a disyllabic word, yan jing, with which the first syllable was pronounced as Tone 3 (a low dipping tone) while the second syllable was pronounced as Tone 1 (a high level tone, meaning ‘eyes’) or as Tone 4 (a high falling tone, meaning ‘eyeglasses’). In addition, a parametric manipulation in fundamental frequency (F0) and duration of Tones 1 and 4 used in a lexical tone recognition task in Peng et al. (2017) was adopted to evaluate the perceptual reliance on each dimension. Results – Mixed-effect analyses of duration, intensity, and F0 cues revealed that NH children focused exclusively on marking distinct F0 contours, while CI participants shortened Tone 4 or prolonged Tone 1 to enhance their contrast. In line with these production strategies, NH children relied primarily on F0 cues to identify the two tones, whereas CI children showed greater reliance on duration cues. Moreover, CI participants who placed greater perceptual weight on duration cues also tended to exhibit smaller changes in their F0 production. Conclusions – Pediatric CI recipients appear to contrast the secondary acoustic dimension (duration) in addition to F0 contours for both lexical tone production and perception. These findings suggest that perception and production strategies of lexical tones are well coupled in this pediatric CIs population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».