Temporal and spectral characteristics of conversational versus read fricatives in American English
Notice bibliographique
Résumé
The present study compares the production of fricatives in conversational versus read speech in American English. The goal is to examine which parameters contribute to the identification of fricatives across the two speech styles. The study surveys over 162 000 fricative tokens from the Buckeye Corpus [Pitt, Johnson, Hume, Kiesling, and Raymond (2005). Speech Commun. 45, 89-95] and the TIMIT Corpus [Zue and Seneff (1996). Recent Research towards Advanced Man-Machine Interface through Spoken Language (Elsevier, Amsterdam, the Netherlands), pp. 515-525]. A total of 18 different temporal and spectral measures are tested, including segment duration, preceding and following phone duration, spectral moments (at onset, midpoint, and/or offset), spectral peak frequency, etc. Results show that segment duration and midpoint spectral moments make the most prominent contribution to the categorization of fricatives for both speech styles. Spectral measures are more important for conversational speech, whereas duration plays a greater role for read speech. At the same time, the magnitude of the differences across speech styles is often low and many of the observed effects may be attributable to methodological differences across the corpora. Results may indicate that reduction of fricatives in conversational speech is more limited compared to the reduction of other types of speech sounds, such as plosives.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».