Stabilizing variability in the auditory feedback of speech
Notice bibliographique
Résumé
Auditory feedback is an essential part of speech motor control and speech learning. When feedback is perturbed in laboratory settings (e.g., Houde and Jourdan, 1998), speakers, on average, compensate for the perceived error. There is, however, considerable individual variability observed in natural speech and in speakers’ responses to auditory feedback manipulations (e.g., Purcell and Munhall, 2006). Here, we introduce a novel manipulation that stabilized the predictability of auditory feedback of 20 female speakers. Participants produced the English word “head” 95 times in two different conditions. In the Control condition, subjects produced all utterances with unaltered auditory feedback. In the Stabilization condition, subjects were presented with a recording of one of their own utterances of “head” synchronized with their speech on some trials. Auditory feedback was thus made constant by playing the same recording for a set of 30 trials. Trial-to-trial variability of the talkers’ speech did not change as a result of this constant feedback. Time-series analyses were performed to examine whether production variability differed among speakers in the two conditions. Results will be discussed regarding the possible role of variability in speech motor control and the importance of developing methods to detect state-change in individual time-series data.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».