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Enregistrement W4410835590 · doi:10.1515/phon-2024-0047

Voice register in Mon: experiments in production and perception

2025· article· en· W4410835590 sur OpenAlexfundno aff
Sireemas Maspong, Patrick McCormick, James Kirby

Notice bibliographique

RevuePhonetica · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRegister (sociolinguistics)PerceptionVowelContrast (vision)PhonationSalientVariation (astronomy)Speech recognitionPsychologyQuality (philosophy)Tone (literature)Computer scienceAudiologyLinguisticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

is a two-way contrast realized through a bundle of phonetic properties which may include phonation type, vowel quality, and differences in pitch. Mon, an Austroasiatic language spoken in Myanmar and Thailand, is often described as a prototypical register language. However, reports differ as to which acoustic properties of register are dominant or even present in Mon, and no studies have investigated the extent to which they cue the register contrast in perception. A functional principal component analysis of acoustic and electroglottographic data from seventeen speakers of Burma Mon varieties shows that registers are acoustically differentiated primarily by covarying differences in fundamental frequency (f0) and voice quality. The results of a forced-choice identification study show that listeners are also sensitive to these phonetic properties in perception, but that f0 was the most robust cue to the register contrast. Individual variation is observed in both production and perception, but there is not a straightforward correlation between the two at the individual level. Our analysis suggests that although fundamental frequency is a highly salient cue to register in Burma Mon, it is likely a manifestation of a more general laryngeal configuration rather than a specific acoustic target.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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