Extracting Phonetic Features From Natural Classes: A Mismatch Negativity Study of Mandarin Chinese Retroflex Consonants
Notice bibliographique
Résumé
How speech sounds are represented in the brain is not fully understood. The mismatch negativity (MMN) has proven to be a powerful tool in this regard. The MMN event-related potential is elicited by a deviant stimulus embedded within a series of repeating standard stimuli. Listeners construct auditory memory representations of these standards despite acoustic variability. In most designs that test speech sounds, however, this variation is typically intra-category: All standards belong to the same phonetic category. In the current paper, inter-category variation is presented in the standards. These standards vary in manner of articulation but share a common phonetic feature. In the standard retroflex experimental block, Mandarin Chinese speaking participants are presented with a series of "standard" consonants that share the feature [retroflex], interrupted by infrequent non-retroflex deviants. In the non-retroflex standard experimental block, non-retroflex standards are interrupted by infrequent retroflex deviants. The within-block MMN was calculated, as was the identity MMN (iMMN) to account for intrinsic differences in responses to the stimuli. We only observed a within-block MMN to the non-retroflex deviant embedded in the standard retroflex block. This suggests that listeners extract [retroflex] despite significant inter-category variation. In the non-retroflex standard block, because there is little on which to base a coherent auditory memory representation, no within-block MMN was observed. The iMMN to the retroflex was observed in a late time-window at centro-parieto-occipital electrode sites instead of fronto-central electrodes, where the MMN is typically observed, potentially reflecting the increased difficulty posed by the added variation in the standards. In short, participants can construct auditory memory representations despite significant acoustic and inter-category phonological variation so long as a shared phonetic feature binds them together.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».