Perception and recognition of English /s/ and /ʃ/ with varying acoustic-auditory contrast
Notice bibliographique
Résumé
Seminal work (Newman et al., JASA, 2001) found that listeners’ responses to talkers with more variable fricative productions were slower, though listeners’ ability to categorize the varied fricatives was robust. The current study selects North American English-speaking talkers with /s/ and / ʃ/ productions that varying in the magnitude of the acoustic-auditory contrast. With selected speech samples, listeners were asked to categorize (1) the isolated fricative (C- only), (2) the fricative-vowel sequence (CV), or (3) to complete a speeded-shadowing task where listeners were auditorily presented with the full words and asked to identify the words by repeating them as quickly and accurately as possible. Data were analyzed with Bayesian methods. The fricatives from talkers with greater contrast were identified more accurately and more quickly, with a greater effect size for the C-only condition and /s/ productions. This suggests listeners leverage information from the formant transitions to differentiate these fricatives. The speeded-shadowing results indicate the participants are faster at identifying the words with less acoustic-auditory contrast. This is the opposite of the expected pattern. Coupling C-only, CV, and word-level responses paints a more accurate picture of how talker differences in auditory- acoustic contrast affect categorization and intelligibility.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».