統計学習を学びちう4✌️

Speech segmentation by statistical learning depends on attention
Juan M Toro et al. Cognition. 2005 Sep.

deeplにて翻訳

統計的学習による音声セグメンテーションは注目度に依存する

概要
我々は、統計的な規則性に基づく単語の分割は、注意を払わなくても行われるという仮説に取り組んだ。参加者には、音節間の統計的規則性の有無が単語を抽出するための唯一の手がかりとなる人工音声を提示した。実験1では，被験者の半分は音声を受動的に聞き取り，残りの半分は同時並行的な課題を行うように指示された。実験1では、同時並行的な課題は、別の聴覚的な流れ（雑音）に対して行われ、実験2では、視覚的な流れ（絵）に対して行われ、実験3では、音声のピッチ変化そのものに対して行われました。実験3では、音声のピッチ変化に注目して実験を行った。音声を受動的に聞いていた場合には単語の抽出に成功したが、注意を逸らして聞いていた場合には、単語分割のパフォーマンスが劇的に低下した。これらの結果は、注意力が低下すると、統計的な規則性に基づく単語の分割が著しく損なわれることを示している。

Abstract

We addressed the hypothesis that word segmentation based on statistical regularities occurs without the need of attention. Participants were presented with a stream of artificial speech in which the only cue to extract the words was the presence of statistical regularities between syllables. Half of the participants were asked to passively listen to the speech stream, while the other half were asked to perform a concurrent task. In Experiment 1, the concurrent task was performed on a separate auditory stream (noises), in Experiment 2 it was performed on a visual stream (pictures), and in Experiment 3 it was performed on pitch changes in the speech stream itself. Invariably, passive listening to the speech stream led to successful word extraction (as measured by a recognition test presented after the exposure phase), whereas diverted attention led to a dramatic impairment in word segmentation performance. These findings demonstrate that when attentional resources are depleted, word segmentation based on statistical regularities is seriously compromised.