MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4234958052 · doi:10.1121/1.4800628

Modelling of vowel-inherent spectral change in spontaneous and elicited speech

2013· article· en· W4234958052 sur OpenAlexaffabout
Michael Kiefte, Terrance M. Nearey

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantVowelObstruentSpeech recognitionConsonantDuration (music)Nova scotiaAcousticsComputer scienceLinguisticsMathematicsHistoryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A database of speech samples was collected to examining vowel formant patterns in spontaneous and read speech. Recordings were made from 220 long-time residents of Nova Scotia and Prince Edward Island in two separate tasks: Participants read a series of sentences in several phonetic contexts and also provided a monologue of at least ten minutes duration resulting in approximately 36 hours of spontaneous speech. Vowel formant frequencies were measured for all stressed vowels in non-function words surrounded by obstruents. Speakers were divided among eight geographic regions. Consonant contexts were modelled via nonlinear regression based on a model inspired by Broad and Clermont (J. Acoust. Soc. Am. 81,155). Spontaneous speech was characterized by retraction of front vowels, fronting of /u/, backing of /æ/, and greater diphthongization of /ɒ/. Older speakers were less likely to show a merger between /ɒ/ and /ɔ/. There was also some evidence of a partial Canadian Shift whereby /æ/ and /ε/ are lowered following merger of /ɒ/ and /ɔ/. Results from alternate models currently under development, which may better accommodate vowel-inherent formant movement, will be discussed. [Work supported by SSHRC.]

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of meetings on acousticsMême sujetPhonetics and Phonology ResearchTravaux en français237 207