Contribution of positive affect in infant directed speech: what do amplitude modulations patterns suggest?
Notice bibliographique
Résumé
Speech perception relies heavily on cortical entrainment of amplitude modulations in speech, which occur at different rates. Following a study by Leong et al. (2017) showing slower modulations have higher power than faster modulations in infant directed speech (IDS), we hypothesized that positive emotions in IDS might drive this pattern. Using the same analyses (spectral amplitude modulation phase hierarchy method and phase synchronization index (PSI) (Leong and Goswami, 2015)), we compared the power of isolated modulation rates (synchronous with neural oscillations) and the synchrony between them in IDS and adult directed speech (ADS), using English stimuli from Many Babies Consortium (Frank et al., 2020). We repeated the same analyses comparing happy and neutral ADS using stimuli of four native English speakers (Pell et al., 2009). Our analysis did not uncover significant power differences between IDS and ADS. However, it revealed happy ADS has higher power at slower rates, with the reversed pattern for neutral ADS (p < 0.001). PSI was higher for two faster rates in neutral ADS (p < 0.0001), as reported by Leong et al. comparing IDS versus ADS. These findings reveal novel acoustic features of vocal emotions that might be important in attracting infant attention to IDS.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».