The Lombard intelligibility benefit of native and non-native speech for native and non-native listeners
Notice bibliographique
Résumé
Speech produced in noise (Lombard speech) is more intelligible than speech produced in quiet (plain speech). Previous research on the Lombard intelligibility benefit focused almost entirely on how native speakers produce and perceive Lombard speech. In this study, we investigate the size of the Lombard intelligibility benefit of both native (American-English) and non-native (native Dutch) English for native and non-native listeners (Dutch and Spanish). We used a glimpsing metric to measure the energetic masking potential of speech, which predicted that both native and non-native Lombard speech could withstand greater amounts of masking to a similar extent, compared to plain speech. In an intelligibility experiment, native English, Spanish, and Dutch listeners listened to the same words, mixed with noise. While the non-native listeners appeared to benefit more from Lombard speech than the native listeners did, each listener group experienced a similar benefit for native and non-native Lombard speech. Energetic masking, as captured by the glimpsing metric, only accounted for part of the Lombard benefit, indicating that the Lombard intelligibility benefit does not only result from a shift in spectral distribution. Despite subtle native language influences on non-native Lombard speech, both native and non-native speech provides a Lombard benefit.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».