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Enregistrement W4367276701 · doi:10.1121/10.0018551

Acoustical impacts of blindness on speech production strategies linked to Lombard speech and audiovisual interaction

2023· article· en· W4367276701 sur OpenAlexaff
Paméla Trudeau-Fisette, Camille Vidou, Cristina López Uribe, Lucie MENARD

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVowelFormantContext (archaeology)Noise (video)Auditory feedbackSpeech productionBlindnessPsychologySpeech recognitionAcousticsAudiologyComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the acoustical correlates of Lombard speech and audiovisual interaction, in blind and sighted adults. Ten blind and nine sighted adults were recorded while producing repetitions of the French vowels /i/, /u/, /a/ in a “pVp” context. Sentences were produced under four conditions, varying in terms of interaction type (whether the speaker could be heard and seen—audiovisual interaction—or only heard— auditory interaction—by the interlocutor) and presence/absence of noise. Inter-vocalic and intra-vocalic formant dispersion as well as fundamental frequency (F0), intensity and vowel duration values were measured. Results of linear mixed effects models showed that blind speakers increased their inter-vocalic distances in noise, but decreased it when they were told they were seen by the interlocutor (audiovisual interaction). Blind speakers decreased F0 in the audiovisual conditions while sighted speakers increased F0 in noise. Finally, sighted speakers produced louder vowels in the noisy conditions and in the auditory interactive conditions. This pattern was only found for unrounded vowels in blind speakers. These results highlight the role of vision on speech production and show that sighted speakers likely use active strategies to enhance visual cues in audiovisual interactions, compared to auditory only interactions.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 GPT0,343
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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