Frequency and context prominence effects on English allophone perception: Identification of /r/ and /<b> <i>θ</i> </b>/
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: External evidence from multiple cross-linguistics studies suggests the importance of acoustic clarity of speech sounds in words can vary for decoding speech (Gurevich & Kim, 2023b). Dependence on acoustic salience is modulated by the structure and function of words (Bell et al., 2003; Jun, 2011; Jurafsky et al., 2001; Scharenborg et al., 2016). This perception study of English examines the functional importance of positional allophones to intelligibility. Methods: Speech produced by 21 speakers reading five randomized lists of 308 words with high coverage of English allophones (from Gurevich & Kim, 2023a) was presented to 11 naïve listeners for identification using a Latin-square design. The identification accuracy of the highest and the lowest frequency sounds were compared in their most and least prominent positions. Results: A total of 257 perceptual judgements were analyzed. Word-initial prevocalic /r/ and /θ/ had 97% and 75% accuracies, respectively; the pre-consonantal /r/ and inter-consonantal /θ/ had 95% and 43% accuracies, respectively. Conclusions: The results experimentally corroborate the expected hierarchy where higher frequency allophones in prominent contexts show higher accuracy compared to lower frequency allophones in less prominent contexts. Investigating allophones in additional languages will explore the effect of phonology on perception.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».