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Enregistrement W4230284560 · doi:10.1121/1.4800668

Examining the extent of anticipatory coronal coarticulation: A long-term average spectrum analysis

2013· article· en· W4230284560 sur OpenAlexaffabout
Alexei Kochetov, Chris Neufeld

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantCoarticulationCoronal planeTerm (time)MathematicsRange (aeronautics)Speech recognitionAudiologyVowelComputer sciencePhysicsMedicineAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phonetic studies of English liquids /r/ and /l/ have shown these consonants can exert strong coarticulatory effects on both adjacent and non-adjacent vowels. The current study investigated local and long-range effects of coronals /l/, /r/, and /d/ in Canadian English. Fourteen speakers were recorded reading the sentences 'We thought it might be a ram/lamb/dam/ham'. Formants F1-F3 and long-term average spectra (LTAS) of 5 vowels preceding the target consonants were calculated and compared to baseline values. The results revealed significant differences between the coronal consonants and the control (/h/) in up to 4 preceding syllables. Formant differences in non-adjacent syllables were limited to F3 (lower for /r/ than the other consonants) and were attenuated in stressed syllables. Non-adjacent LTAS differences were overall more robust, but primarily differentiated between coronals and the non-coronal /h/. Overall, /r/ showed the greatest effect on non-adjacent preceding vowels, followed by /l/, and then by /d/. The formant and LTAS methods appear to capture somewhat different, yet equally important aspects of local and long-range coarticulation. The LTAS findings suggest that higher-frequency information, while generally disregarded for speech, may contain significant coarticulatory information.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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