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Enregistrement W4408678082 · doi:10.1016/j.wocn.2025.101402

Processing pronunciation variation with independently mappable allophones

2025· article· en· W4408678082 sur OpenAlexafffund
Rachel Soo, Molly Babel

Notice bibliographique

RevueJournal of Phonetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech Recognition and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPronunciationVariation (astronomy)Speech recognitionComputer scienceLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A long-standing merger of /n/ to /l/ in Cantonese has produced [n]- and [l]-initial pronunciation variants that are effectively allophones of syllable-initial /l/ and /n/. • [n] and [l]-initial allophones are distinguishable in perception. • In recognition and encoding paradigms, [n] and [l] allophones are processed neither equivalently nor distinctly when the targets bear the more common [l]-initial allophone. • Error rates are high when the targets bear the [n]-initial allophone. • [n] and [l] are allophonic variants independently mapped to a phoneme, with connection strengths varying. Sound change can present synchronic variation with categorical pronunciation variants. This is the case in Cantonese, where syllable-initial /n/ is merging with /l/, occasionally creating homophones (e.g., lou5 腦 “brain”/ 老“old”) and giving rise to [n]- and [l]-initial pronunciation variants that are allophones. This pronunciation variation offers insight into how variation is processed in spoken word recognition because [n] and [l] in Cantonese are not associated with an orthographic standard. Across four experiments, we examine the perception, recognition, and encoding of Cantonese [n] and [l], and use Bayesian analyses where gradient interpretations are more straightforward. We observe perceptual evidence that these allophones are distinguishable (Exp 2). In recognition (Exp 1) and encoding (Exp 3) paradigms, we find that the [n] and [l] allophones are processed neither equivalently nor distinctly when the targets bear the more common [l]-initial allophone. When the targets bear the [n]-initial allophone (Exp 4), we observe high error rates, and somewhat contradictory results. Altogether, the results suggest that [n] and [l] are allophonic variants independently mapped to a phoneme, with connection strengths varying as a function of the frequency, such that the more common [l]-initial pronunciation demonstrates an overall recognition advantage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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