Exploring auditory emotion perception in cochlear implant users: Investigating the interplay of speech processing and affective signals
Notice bibliographique
Résumé
Human emotions are intricately expressed through vocal sounds, encompassing affective prosody in speech and non-verbal cues such as screams and laughter. Recent evidence indicates that vocalizations take neurophysiological precedence over speech-embedded emotions and are generally easier to identify. However, Cochlear implant (CI) users still face challenges deciphering the subtle nuances in these primal signals. The implant's limited fidelity in transmitting acoustic information results in highly variable levels of emotion perception abilities among its users. Identifying the factors explaining this significant variability in abilities among CI users remains of great interest. Our recent investigations into CI users' abilities to perceive emotions and speaker sincerity have often incorporated diverse aspects of auditory proficiency, including pitch discrimination, music processing, and speech intelligibility. The combination of results from these different projects can help shed light on the intricate interplay between speech processing and emotional recognition in CI users. Surprisingly, even when presented with emotional musical stimuli, CI users' proficiency often leaned toward processes related to speech intelligibility, proposing common mechanisms underlying linguistic and affective processes in CI users that do not readily relate to musical skills or pitch sensitivity. Hence, maintaining a clinical focus on speech processing remains crucial, even when exploring affective skills in CI users.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».