The role of passage length on acoustic voice variability in bilingual speech
Notice bibliographique
Résumé
An individual's voice is determined in part by the limitations of their anatomy and physiology, in addition to language-specific phonological and phonetic structure. When a bilingual switches between languages, how much do they change their voice? Previous work using a corpus of spontaneous speech from early Cantonese-English bilinguals found surprisingly little variability across individuals' languages [Johnson et al., Proc. of Interspeech (2020)] compared to earlier research on across-talker acoustic voice variability [Lee et al., JASA (2019)]. A crucial difference between these two studies, however, is passage length. A longer passage (e.g., 30 min) potentially allows for a more stable structure to emerge in a principal components analysis, while a shorter sample (e.g., 2 min or less) may instead be subject to ephemeral variation, and potentially misrepresent the overall variability of a voice. Building on Johnson et al. (2020), the present study asks: to what extent does passage length impact the results of principal components and canonical redundancy analyses designed to elucidate within-talker (across languages) and across-talker (within language) idiosyncratic variation? These results are important for theories of talker recognition, identification, and discrimination, in addition to improving understanding of talker-specific acoustic-phonetic variation.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».