随机包络波动对音素-噪声感知的微观研究
计算与语言
2024-09-24 v1 人工智能
摘要
本研究考察了特定噪声实现对两个辅音 /b/ 和 /d/ 区分的影响。为此，我们收集了来自 12 名参与者的数据，他们聆听了嵌入三种背景噪声中的单词 /aba/ 或 /ada/。所有噪声的长期频谱相同，但 differed in 随机包络波动的amount。数据以 trial-by-trial basis 进行分析，使用 reverse-correlation 方法。结果表明，仅基于对应噪声的随机包络波动的时频分布即可以优于随机的准确性预测分类响应，而不考虑实际目标或试验中使用的信噪比。噪声波动的效应在白噪声中平均解释了参与者响应的 8.1%，在波动较大的噪声中增加至 13.3%。估计得到的时间-频率权重揭示了该效应来源于噪声波动与目标单词相关声学线索之间的混淆。使用人工听者的仿真得出了类似的结论。我们认为，这种噪声的 token-specific 效应是信息遮蔽的一种形式。
引用
@article{arxiv.2409.13764,
title = {Local Explanations and Self-Explanations for Assessing Faithfulness in black-box LLMs},
author = {Christos Fragkathoulas and Odysseas S. Chlapanis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13764},
year = {2024}
}