Exploring facial gestures and visual speech articulation cues during the production of Canadian English voiced stops
Notice bibliographique
Résumé
Decades of research on visual information for speech has demonstrated the informativeness of visual cues to enhance (Cho et al., 2020; Kawase et al., 2014) and influence (MacDonald and McGurk, 1978) speech perception. However, it is unclear which specific visual cues are spatially and temporally correlated to certain features of speech segments. This study explored visual cues of voicing during the production of Canadian English stops using facial recognition technology (Baltrušaitis et al., 2018) and manual coding (using ELAN 2022). We recorded the audio along with two videos, capturing both front and side views simultaneously, from six native Canadian English speakers. We paid special attention to the throat (larynx), chin, and neck areas which have been understudied by the previous literature. Preliminary data shows expanding movement in the submental triangle and throat during the production of voiced stops compared to voiceless stops. This finding supports tongue body lowering and larynx lowering found in the production of English voiced stops (Westbury, 1983). The comparison between utterance initial stops with post-vocalic stops shows that certain visual cues may be related to phonological voicing categorization irrespective of actual voicing during closure, while others reflect phonetic voicing reality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».