Timing of Perioral Muscle Suppression in Smiled Speech
Notice bibliographique
Résumé
During speech production, temporally overlapping movements can come into conflict. How such conflicts are resolved remains poorly understood. For example, during smiled speech, the simultaneous activation of facial expression and speech-related lip movements can generate oppositions between zygomaticus major (ZM) and orbicularis oris (OO) muscles; ZM activation pulls the lips apart for the smile, while OO activation pulls the lips together for lip closure and rounding movements [Stavness et al., 2013, JSLHR]. Previous research suggests that this conflict is resolved by suppression of either the smile or the lip closure movement [Liu et al., 2020, ISSP]. However, the mechanism by which one or the other movement is selected for suppression, or by which this suppression takes place, remains unknown. The present study aims to characterize the timing of the interaction that leads to this suppression, as well as the onset and length of suppression of smile when bilabial tokens are produced. All participants in this study were native English speakers between the ages of 18-25, instructed to read sentences featuring tokens (/m, f, v, b, p, w/) in three different postural conditions: neutral, smiling, and laughing. To measure the muscular “tug-of-war” between ZM and OO, electromyography (EMG) sensors were placed on the respective muscles, while simultaneous video recordings were processed using OpenFace 2.0 [Baltrušaitis et al., 2018, IEEE] to show corresponding facial action units of “lip corner puller” and “lip tightener” for each condition. Results and implications of these analyses will be discussed. OpenFace, a facial movement tracking tool, is used in this study to corroborate EMG measurements; as such, our results also provide evidence for the effectiveness of movement-based facial action units in reflecting muscle activity.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».