Audiovisual high variability phonetic training promotes second language lexical tone learning: An event-related potential study
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the efficacy of a modified high variability phonetic training (HVPT) protocol in second language learning. The target Mandarin lexical tones in the training stimuli were acoustically exaggerated at four levels in terms of duration, pitch range, and pitch contour. Seven audiovisual perceptual training sessions were designed to deliver the training stimuli adaptively based on the listener's identification score. Pre- and post-tests used behavioral identification and discrimination tasks with natural speech, synthetic speech, and non-speech control stimuli. ERP experiments were also conducted with synthetic speech stimuli in a passive listening oddball paradigm. A total of 24 adult monolingual American English speakers were randomly assigned to the training group and control group. Behavioral data showed significant improvement in identifying the four lexical tones in the trainees but not in the controls. There was also training-induced enhancement of categorical perception of the lexical tones for the synthetic speech stimuli. Posttest versus pretest comparison in the trainees showed an increased mismatch negativity (MMN) response with decreased MMN peak latency for the across-category lexical tone stimuli. Collectively, the results demonstrate fundamental neural sensitivity changes at the pre-attentive level underlying training-induced behavioral identification and discrimination changes in second language learners.
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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 | 0,000 |
| 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 ».