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Enregistrement W3007229157 · doi:10.1121/10.0000672

Sensorimotor adaptation across the speech production workspace in response to a palatal perturbation

2020· article· en· W3007229157 sur OpenAlexafffund
Guillaume Barbier, Shari R. Baum, Lucie Ménard, Douglas M. Shiller

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre for Research on Brain, Language and Music
Mots-clésSpeech productionVocal tractKinematicsComputer scienceAuditory feedbackTongueSpeech recognitionAcousticsAdaptation (eye)VowelAudiologyPsychologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Talkers have been shown to adapt the production of multiple vowel sounds simultaneously in response to altered auditory feedback. The present study extends this work by exploring the adaptation of speech production to a physical alteration of the vocal tract involving a palatal prosthesis that impacts both somatosensory and auditory feedback during the production of a range of consonants and vowels. Acoustic and kinematic measures of the tongue were used to examine the impact of the physical perturbation across the various speech sounds, and to assess learned changes following 20 min of speech practice involving the production of complex, variable sentences. As in prior studies, acoustic analyses showed perturbation and adaptation effects primarily for sounds directly involving interaction with the palate. Analyses of tongue kinematics, however, revealed systematic, robust effects of the perturbation and subsequent motor learning across the full range of speech sounds. The results indicate that speakers are able to reconfigure oral motor patterns during the production of multiple speech sounds spanning the articulatory workspace following a physical alteration of the vocal tract.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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