Speech adaptation in conversation: Effects of segment cue-weighting strategy for non-native speakers
Notice bibliographique
Résumé
Research has investigated how speakers make phonetic adaptations by adjusting their speech sounds to either converge to or diverge from their interlocutor’s. Less is known about the dynamic adaptive strategies non-native speakers use to improve intelligibility when interacting with native speakers, particularly how their strategies change over the course of spontaneous conversations. The current study examines phonetic adaptations in English words contrasting tense and lax vowels (e.g., sheep-ship) in unscripted conversations between non-native Japanese English and native English speakers during an engaging computer game task. Japanese speakers have previously been found to rely on temporal cues (vowel length) for tensity distinctions due to their L1 cue-weighting strategy rather than spectral cues (vowel quality) that are predominantly used in English. Acoustic analyses are conducted to examine changes in non-native vowel productions before, during and after the conversation task. We predict that, in an attempt to overcome miscommunication, non-native speakers may initially lengthen the tense vowels to distinguish them from their lax counterparts. As the conversation progresses, non-native speakers may adapt to a more native-like cue-weighting pattern by shifting to spectral distinctions. Results are discussed in terms of adaptations to cue-weighting strategies for intelligibility gains by interlocutors of different linguistic backgrounds.
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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 | 0,015 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».