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Enregistrement W4252832767 · doi:10.1121/1.4800579

Producing whole speech events: Anticipatory lip compression in bilabial stops

2013· article· en· W4252832767 sur OpenAlexaff
Chenhao Chiu, Bryan Gick

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech productionKinematicsTRACE (psycholinguistics)Speech recognitionCompression (physics)AerodynamicsPsychologyComputer scienceEngineeringLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bilabial stops /b/, /p/, and /m/ ostensibly share a common lip constriction. Recent evidence shows that different bilabial stops involve distinct facial muscle activations, suggesting that oral speech movements anticipate aerodynamic conditions [Gick et al. 2pSC1 Proc. Acoust. 2012 H.K.]. The present study investigates how the lips themselves behave in whole speech events. Existing models of speech production governing only articulatory motions predict that lip compression would respond to changes in aerodynamic conditions rather than anticipating such changes; a model that includes whole events predicts anticipatory activation of lip muscles with concomitant kinematic lip compression, but only in cases where a real increase in air pressure is expected. Lip kinematics were recorded using OptoTrak to trace lip movements of bilabial stops in response to imperative acoustic stimuli. Results show consistent anticipatory lip compression in spoken /b/, but not in non-speech jaw opening movements and only sporadic compression in mouthed /b/, where air pressure is not expected to increase. Biomechanical simulation using an orofacial model developed within the Artisynth simulation toolkit (www.artisynth.org) confirms anticipatory muscle activations. These findings support a model of speech tasks wherein coordinated body-level muscular systems govern whole speech events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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