Changes in the acoustic characteristics of speech in the later years of life
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic and perceptual research has shown that an individual's vocal characteristics change over time [e.g., Harnsberger et al., J. Voice 22(1), 2334–2350 (2008)]. Most previous studies have investigated speech changes over time using cross-sectional data. The present study is a later-life longitudinal investigation of three speakers using publicly available archives of speeches given to large audiences on a semi-regular basis (generally with a couple of years between each instance). The group of speeches was given during the last 30–50 years of each speakers' life. From each speech, 5-minutesamples (recordings and transcripts) were force-aligned to identify word and phoneme boundaries. Acoustic characteristics of the speech were extracted from the speech signal using Praat. In the present analysis, we investigate changes in the vowel space, pitch, word duration, segment duration, and speech rate. These acoustic characteristics are modeled using Generalized Additive Models [Hastie and Tibshirani, Generalized Additive Models (1990)] to allow for non-linear changes over time. The results are discussed in terms of vocal changes over the lifespan in the speakers' later-years. We find that not all of the effects are as expected and that the effects are idiosyncratic and dynamic over the lifespan.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».