Individual variability in auditory feedback processing: Responses to real-time formant perturbations and their relation to perceptual acuity
Notice bibliographique
Résumé
In this study, both between-subject and within-subject variability in speech perception and speech production were examined in the same set of speakers. Perceptual acuity was determined using an ABX auditory discrimination task, whereby speakers made judgments between pairs of syllables on a /ɛ/ to /æ/ acoustic continuum. Auditory feedback perturbations of the first two formants were implemented in a production task to obtain measures of compensation, normal speech production variability, and vowel spacing. Speakers repeated the word "head" 120 times under varying feedback conditions, with the final Hold phase involving the strongest perturbations of +240 Hz in F1 and -300 Hz in F2. Multiple regression analyses were conducted to determine whether individual differences in compensatory behavior in the Hold phase could be predicted by perceptual acuity, speech production variability, and vowel spacing. Perceptual acuity significantly predicted formant changes in F1, but not in F2. These results are discussed in consideration of the importance of using larger sample sizes in the field and developing new methods to explore feedback processing at the individual participant level. The potential positive role of variability in speech motor control is also considered.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».