Towards a better understanding of multimodal integration and sensorimotor adaptation to audiovisual environmental incongruence using Virtual Reality
Notice bibliographique
Résumé
People use previous knowledge and in situ judgment to produce speech with a vocal effort appropriate to a given environment’s acoustics. To test how people integrate auditory and visual cues in speech production, we employed a three-by-three cross-conditional audiovisual match-mismatch paradigm. Three visually distinct environments with three different room acoustics were selected: a gymnasium, a classroom, and a hemi-anechoic room. The visual environment was presented with a Virtual Reality (VR) headset and the auditory environment was a diffuse room impression, playing back the participants’ speech through loudspeakers in the room with different reverberation times. Participants were prompted to speak in all nine combinations of the audiovisual conditions, with three being congruent and six incongruent. Linear mixed-effects regression modeling was used to evaluate the effect of the audiovisual manipulations and time course on mean intensity. Preliminary results indicate that participants initially spoke at a level that matched the visual expectation and then adapted to the audio condition; detailed analysis of the time course of adaptation is ongoing and will be presented. This study furthers our understanding of multimodal integration and the sensorimotor adaptation of speech production, which finds applications in fields including communication in noise and VR soundscape design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».