Perception of Dutch vowels by Cypriot Greek listeners: To what extent can listeners’ patterns be predicted by acoustic and perceptual similarity?
Notice bibliographique
Résumé
There have been numerous studies investigating the perception of non-native sounds by listeners with different first language (L1) backgrounds. However, research needs to expand to under-researched languages and incorporate predictions conducted under the assumptions of new speech models. This study aimed to investigate the perception of Dutch vowels by Cypriot Greek adult listeners and test the predictions of cross-linguistic acoustic and perceptual similarity. The predictions of acoustic similarity were formed using a machine-learning algorithm. Listeners completed a classification test, which served as the baseline for developing the predictions of perceptual similarity by employing the framework of the Universal Perceptual Model (UPM), and an AXB discrimination test; the latter allowed the evaluation of both acoustic and perceptual predictions. The findings indicated that listeners classified each non-native vowel as one or more L1 vowels, while the discrimination accuracy over the non-native contrasts was moderate. In addition, cross-linguistic acoustic similarity predicted to a large extent the classification of non-native sounds in terms of L1 categories and both the acoustic and perceptual similarity predicted the discrimination accuracy of all contrasts. Being in line with prior findings, these findings demonstrate that acoustic and perceptual cues are reliable predictors of non-native contrast discrimination and that the UPM model can make accurate estimations for the discrimination patterns of non-native listeners.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».