Notice bibliographique
Résumé
The presence of noise is a salient cue to the perception of breathiness and aspiration in speech sounds. The detection of noise within harmonic series (maskers) composed of unresolved components was found to depend on the fundamental frequency (fo) and the overall level of the masker [Gockel, Moore, and Patterson (2002). J. Acoust. Soc. Am., 111 (6), 2759–2770]. In the present study, noise detection thresholds were measured as a function of the frequency range, the fo, and the overall level of harmonic maskers. Frequency range was specified in equivalent rectangular bandwidth (ERB) units (3–13, 13–23, 23–33, or 3–33 ERBs). The results were consistent with the idea that listeners rely on spectral cues when maskers comprise only resolved components (3–13 ERBs), and on temporal (dip listening) cues when maskers contain only unresolved components (23–33 ERBs). Noise detection thresholds were generally lower when masker level was high (70 dBA) than when it was low (50 dBA). Masker fo affected thresholds only when listeners relied on spectral cues for noise detection. With the wideband (3–33 ERBs) masker, listeners likely detected noise by focusing on the frequency band (23–33 ERBs) with the most advantageous noise-to-harmonic ratio.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».