Speech spoken by familiar people is more resistant to interference by linguistically similar speech.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding speech in adverse conditions is affected by experience-a familiar voice is substantially more intelligible than an unfamiliar voice when competing speech is present, even if the content of the speech (the words) are controlled. This familiar-voice benefit is observed consistently, but its underpinnings are unclear: Do familiar voices simply attract more attention, are they inherently more intelligible because they have predictable acoustic characteristics, or are they more intelligible in a mixture because they are more resistant to interference from other sounds? We recruited pairs of native English-speaking participants who were friends or romantic couples. Participants reported words from closed-set English sentences (i.e., Oldenburg Matrix Test; Zokoll et al., 2013) spoken by a familiar talker (the participant's partner) or an unfamiliar talker. We compared 3 masker conditions that are acoustically similar but differ in their demands: (1) English Oldenburg sentences; (2) Oldenburg sentences in a language incomprehensible to the listener (Russian or Spanish); and (3) unintelligible signal-correlated noise. We adaptively varied the target-to-masker ratio to obtain 50% speech reception thresholds. We observed a large (∼5 dB) familiar-voice benefit when the target and masker were both English sentences. This benefit was attenuated (to ∼2 dB) when the masker was in an incomprehensible language and disappeared when it was signal-correlated noise. These results suggest that familiar voices did not benefit intelligibility because they were more predictable or because they attracted greater attention, rather familiarity with a target voice reduced interference from maskers that are linguistically similar to the target. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».