Weighting of cues to categorization of song versus speech in tone-language and non-tone-language speakers
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important auditory categorization tasks a listener faces is determining a sound's domain, a process which is a prerequisite for successful within-domain categorization tasks such as recognizing different speech sounds or musical tones. Speech and song are universal in human cultures: how do listeners categorize a sequence of words as belonging to one or the other of these domains? There is growing interest in the acoustic cues that distinguish speech and song, but it remains unclear whether there are cross-cultural differences in the evidence upon which listeners rely when making this fundamental perceptual categorization. Here we use the speech-to-song illusion, in which some spoken phrases perceptually transform into song when repeated, to investigate cues to this domain-level categorization in native speakers of tone languages (Mandarin and Cantonese speakers residing in the United Kingdom and China) and in native speakers of a non-tone language (English). We find that native tone-language and non-tone-language listeners largely agree on which spoken phrases sound like song after repetition, and we also find that the strength of this transformation is not significantly different across language backgrounds or countries of residence. Furthermore, we find a striking similarity in the cues upon which listeners rely when perceiving word sequences as singing versus speech, including small pitch intervals, flat within-syllable pitch contours, and steady beats. These findings support the view that there are certain widespread cross-cultural similarities in the mechanisms by which listeners judge if a word sequence is spoken or sung.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».