Voice emotion recognition by Mandarin‐speaking pediatric cochlear implant users in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To explore the effects of obligatory lexical tone learning on speech emotion recognition and the cross‐culture differences between United States and Taiwan for speech emotion understanding in children with cochlear implant. Methods This cohort study enrolled 60 cochlear‐implanted (cCI) Mandarin‐speaking, school‐aged children who underwent cochlear implantation before 5 years of age and 53 normal‐hearing children (cNH) in Taiwan. The emotion recognition and the sensitivity of fundamental frequency ( F 0) changes for those school‐aged cNH and cCI (6–17 years old) were examined in a tertiary referred center. Results The mean emotion recognition score of the cNH group was significantly better than the cCI. Female speakers' vocal emotions are more easily to be recognized than male speakers' emotion. There was a significant effect of age at test on voice recognition performance. The average score of cCI with full‐spectrum speech was close to the average score of cNH with eight‐channel narrowband vocoder speech. The average performance of voice emotion recognition across speakers for cCI could be predicted by their sensitivity to changes in F 0. Conclusions Better pitch discrimination ability comes with better voice emotion recognition for Mandarin‐speaking cCI. Besides the F 0 cues, cCI are likely to adapt their voice emotion recognition by relying more on secondary cues such as intensity and duration. Although cross‐culture differences exist for the acoustic features of voice emotion, Mandarin‐speaking cCI and their English‐speaking cCI peer expressed a positive effect for age at test on emotion recognition, suggesting the learning effect and brain plasticity. Therefore, further device/processor development to improve presentation of pitch information and more rehabilitative efforts are needed to improve the transmission and perception of voice emotion in Mandarin. Level of evidence 3.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».