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摘要
En 中文
言语传递着语言信息以及大量关于说话者的社会和身份信息。这些信息以复杂的变化出现在多个声学维度上。最终，言语交际依赖于在语言社群中的经验，以发展关于从声学模式到支持词汇识别、情感评估和说话者识别的类别区分的共享长期知识。大量研究关注于获取支持言语分类的长期知识所涉及的学习。无意中，这种关注可能给人一种成熟学习终点的印象。相反，在言语中似乎没有感知和学习之间的明确界限。声学维度的贡献会根据短期输入中演变的规律而持续可塑地重新加权。通过这种方式，贯穿言语的持续学习影响着从感觉输入到感知类别的映射的本质。本文介绍了一个案例研究，旨在理解传入的感觉输入——以及贯穿其中的学习——如何与现有知识相互作用，以驱动预测，使系统调整以支持未来的行为。
Keyword:
speech perception
perceptual weights
statistical learning
categorization
期刊
IF:
5.8
论文数:
2.1K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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收藏Nevertheless, it persists: Dimension-based statistical learning and normalization of speech impact different levels of perceptual processing.png)
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