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Enregistrement W3152860408 · doi:10.1371/journal.pone.0250214

The processing of intimately familiar and unfamiliar voices: Specific neural responses of speaker recognition and identification

2021· article· en· W3152860408 sur OpenAlexaff
Julien Plante-Hébert, Victor J. Boucher, Boutheina Jemel

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensHôpital Rivière-des-PrairiesUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesH2020 European Research Council
Mots-clésIdentification (biology)Speech recognitionSpeaker recognitionPsychologySpeaker identificationCommunicationComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has repeatedly shown that familiar and unfamiliar voices elicit different neural responses. But it has also been suggested that different neural correlates associate with the feeling of having heard a voice and knowing who the voice represents. The terminology used to designate these varying responses remains vague, creating a degree of confusion in the literature. Additionally, terms serving to designate tasks of voice discrimination, voice recognition, and speaker identification are often inconsistent creating further ambiguities. The present study used event-related potentials (ERPs) to clarify the difference between responses to 1) unknown voices, 2) trained-to-familiar voices as speech stimuli are repeatedly presented, and 3) intimately familiar voices. In an experiment, 13 participants listened to repeated utterances recorded from 12 speakers. Only one of the 12 voices was intimately familiar to a participant, whereas the remaining 11 voices were unfamiliar. The frequency of presentation of these 11 unfamiliar voices varied with only one being frequently presented (the trained-to-familiar voice). ERP analyses revealed different responses for intimately familiar and unfamiliar voices in two distinct time windows (P2 between 200-250 ms and a late positive component, LPC, between 450-850 ms post-onset) with late responses occurring only for intimately familiar voices. The LPC present sustained shifts, and short-time ERP components appear to reflect an early recognition stage. The trained voice equally elicited distinct responses, compared to rarely heard voices, but these occurred in a third time window (N250 between 300-350 ms post-onset). Overall, the timing of responses suggests that the processing of intimately familiar voices operates in two distinct steps of voice recognition, marked by a P2 on right centro-frontal sites, and speaker identification marked by an LPC component. The recognition of frequently heard voices entails an independent recognition process marked by a differential N250. Based on the present results and previous observations, it is proposed that there is a need to distinguish between processes of voice "recognition" and "identification". The present study also specifies test conditions serving to reveal this distinction in neural responses, one of which bears on the length of speech stimuli given the late responses associated with voice identification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,179
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2021
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Résumé présentoui

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