A representation of abstract linguistic categories in the visual system underlies successful lipreading
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable debate over how visual speech is processed in the absence of sound and whether neural activity supporting lipreading occurs in visual brain areas. Much of the ambiguity stems from a lack of behavioral grounding and neurophysiological analyses that cannot disentangle high-level linguistic and phonetic/energetic contributions from visual speech. To address this, we recorded EEG from human observers as they watched silent videos, half of which were novel and half of which were previously rehearsed with the accompanying audio. We modeled how the EEG responses to novel and rehearsed silent speech reflected the processing of low-level visual features (motion, lip movements) and a higher-level categorical representation of linguistic units, known as visemes. The ability of these visemes to account for the EEG - beyond the motion and lip movements - was significantly enhanced for rehearsed videos in a way that correlated with participants' trial-by-trial ability to lipread that speech. Source localization of viseme processing showed clear contributions from visual cortex, with no strong evidence for the involvement of auditory areas. We interpret this as support for the idea that the visual system produces its own specialized representation of speech that is (1) well-described by categorical linguistic features, (2) dissociable from lip movements, and (3) predictive of lipreading ability. We also suggest a reinterpretation of previous findings of auditory cortical activation during silent speech that is consistent with hierarchical accounts of visual and audiovisual speech perception.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».