Apr, 2024

语言熟练度与 F0 同步：对意大利、法国和斯洛伐克母语者进行 L2 英语模仿的研究

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TL;DR这项研究探讨了第二语言（L2）英语演讲模仿中 F0 演化的问题，在交替阅读任务（ART）中。结果表明，L2 英语熟练程度与演化之间存在微妙的关系：熟练程度较高的演讲者在音高变化和下降方面通常表现出较少的演化。然而，在一对一的情况下，熟练程度较高的演讲者表现出更强的模仿音高范围的能力，导致进一步的演化。这表明熟练程度在个体和对位级别上对演化产生不同的影响，突出了语言技能和韵律的复杂相互作用。
f0 entrainmentsecond language (l2)alternating reading taskenglish proficiencyprosodic adaptation
发现论文，激发创造
  • 自发语码转换中的调整测量

    该研究探讨了在代码切换的语境中，对话者之间是否存在与在单一语言语境中相似的协调现象，并发现积极回答了这一问题，这对通用性的协调现象作为一种交流现象以及包容性和交互式语音技术的潜在应用产生重要影响。

    Nov, 2023

  • LEEETs-Dial: 末端对话系统中的语言同步

    本研究通过使用共享词汇，介绍了一种实现基于 GPT-2 的端到端对话系统中对话对齐的方法，包括训练实例加权、对齐特定损失和附加调节等技术，通过在 MultiWOZ 数据集上比较不同的对齐技术，我们证明这三种方法都比基准产生出更好对齐的结果，并得到了自动化和人工评估指标的确认。

    Nov, 2023

  • ART：用于语音同步和模仿的交替阅读任务语料库

    我们介绍了交替阅读任务（ART）语料库，这是一个用于研究言语交流中的同步和模仿行为的句子对式阅读集合。ART 语料库包含三个实验条件 - 独立阅读、交替阅读和刻意模仿，以及三个子语料库，包括法语、意大利语和斯洛伐克口音的英语。这种设计允许在控制和非自发环境中系统地研究言语同步。除了详细的转录，它还包括英语熟练程度评分、人口统计信息和实验中的问卷调查，以探究对同步产生影响的语言、个人和人际因素。我们的介绍包括了它的设计、收集、标注过程、初步分析和未来的研究前景。

    Apr, 2024

  • 使用深度神经网络（DNN）的听觉和语义同步关系

    该研究利用 BERT 和 TRILL 向量等先进技术提取特征，测量两种不同语言对话中回合间的语义和听觉相似性，并发现人们更倾向于在语义特征上同调，此外，语义和听觉语言特征的同调程度呈正相关，该研究的发现有助于实施在人机交互中的同调机制。

    Dec, 2023

  • 对话的艺术：用孪生循环神经网络测量第二语言中发音收敛和有意模仿

    本研究提出了一种连体递归神经网络（RNN）结构，用于衡量 L2-L2 交互中语音的全谱特征收敛现象，并证明该模型能够有效捕捉语音收敛的动态和说话人的模仿能力。

    Jun, 2023

  • 特征集比较：根据性别和角色进行对照

    研究协作游戏对话中的韵律模仿，观察不同特征集的模仿方式，研究男女讲话者在任务导向类型的互动中的性别依赖策略。

    May, 2018

  • 深度神经网络的无监督音频和语义训练模型

    应用深度学习框架从文本特征中提取有意义的表示，研究了语义同步在人际交流和人机交互中的评估及其与声学特征之间的关联性。

    Dec, 2023

  • 会话系统的词汇磁化

    通过提出一个新的数据集和一种测量方法，该论文探讨了当前的回复生成模型如何不充分地解决话语对齐（Lexical Entrainment）这一重要的类人现象，并提出了两个新的任务和两种基线方法来在会话系统中明确地整合话语对齐。

    Oct, 2023

  • 揭示第一和第二语言单词感知中的远程和近程语境效应：心理物理逆相关的研究

    用逆相关方法系统地改变英语（/i/-/I/）和法语（/u/-/y/）的第二语言（L2）说话者语速和音高，从而重建偏向他们感知的韵律特征，发现元音感知实际上受到来自周围音高和语速的相冲突效应的影响，且 L1 和 L2 说话者在感知上表现出惊人的相似韵律特征。为研究跨刺激、时间尺度和声学领域的声学背景效应提供了一种新方法。

    Jun, 2024

  • 跨口音语音识别上的快速适应学习

    研究了方言对同一语言单词发音的影响，提出了一种基于模型对抗元学习算法的跨方言英语语音识别任务，通过实验表明该方法显著优于联合训练。

    Mar, 2020