fastACI工具箱
fastACI工具箱
这是快速听觉分类图像(fastACI)项目的存储库。使用MATLAB的命令行对工具箱进行控制。它还没有图形界面。
有了这个工具箱，你可以运行研究中使用的听力实验varnet2013，varnet2015，varnet2021，osses2021c，osses2022b,varnet2022a(请参阅“参考文献”)。您也可以复制上述参考文献中包含的一些数字。
| 引用关键 | fastACI实验名称 | 背景噪音类型 | 目标听起来 |
|---|---|---|---|
| varnet2013 | speechACI_varnet2013 |
白色 | /aba/-/ada/，女性演讲者 |
| varnet2015 | speechACI_varnet2015 |
白色 | /alda/-/alga/-/arda/-/arga/，男性演讲者 |
| osses2021c | speechACI_varnet2013 |
语音噪声(SSN) | /aba/-/ada/，女性演讲者 |
| varnet2022a | modulationACI |
白色 | 调制的或未调制的音调 |
| osses2022b | speechACI_Logatome |
白色，肿块，MPS | /aba/-/ada/，来自OLLO数据库的男性演讲者 |
确保您遵循了本节中指示的步骤安装(下)第一次使用工具箱。
如何引用这个存储库
该存储库可以引用如下:使用fastACI工具箱(Osses & Varnet, 2022)。
如果引用模型版本(在本例中:发布fastACI v1.2):
A. Osses & L. Varnet(2022)。fastACI工具箱:使用反向相关研究听觉感知的MATLAB工具箱(v1.2)
如果一个特定的提交被引用(在这个例子中:commit cc9d9cf):
A. Osses & L. Varnet(2022)。“fastACI工具箱:使用反向相关研究听觉感知的MATLAB工具箱”，Github提交cc9d9cf。
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做一个听力实验
接下来，我们将介绍运行工具箱中可用的每个ACI实验所需的命令行。这些示例假设侦听器将被命名S01(代表对象01)，但是可以使用任何基于字符的名称。
调制aci:实验如varnet2021
fastACI_experiment(“modulationACI”、“S01”);speechACI_varnet2013
fastACI_experiment(“speechACI_varnet2013”、“S01”,“白”);fastACI_experiment('speechACI_varnet2013'，'S01'，'SSN');%以像在osses2021c中那样运行它speechACI_varnet2015:实验和varnet2015一样
Alda/Alga/Arda/Arga歧视使用男性说话者
fastACI_experiment(“speechACI_varnet2015”、“S01”,“白”);speechACI_Logatome:使用法语Logatome语料库中的语音样本进行实验(正在建设中)
使用女性说话者的阿语/阿达语歧视(来自Logatome语料库的S41F):
fastACI_experiment(“speechACI_Logatome-abda-S41F”、“S01”,“白”);使用男性说话者进行Aba/Ada区分(来自Logatome语料库的S43M):
fastACI_experiment(“speechACI_Logatome-abda-S43M”、“S01”,“白”);模拟听力实验
听力实验可以用一个人工听者来模拟，换句话说，就是一个听觉模型。到目前为止，我们已经验证了模型的使用osses2021(Osses & Kohlrausch, 2021)osses2022a(待出版)，以及king2019(King et al.， 2019)。这些模型osses2021和king2019都可以在AMT 1.0(或更新版本)中使用，osses2022a只在我们的工具箱中可用。
要运行模拟，您只需要使用相应的模型作为主题名称。使用osses2021在模拟实验中speechACI_varnet2013使用SSN噪声，您需要在MATLAB中输入:
fastACI_experiment(‘speechACI_varnet2013’,‘osses2021’,SSN);%以像在osses2021c中那样运行它或者，使用king2019：
fastACI_experiment(‘speechACI_varnet2013’,‘king2019’,SSN);更精细的模拟可以使用脚本自动运行pres_osses2022_02_AABBA_1_sim.m和publ_osses2021c_DAGA_1_sim.m，以及其他脚本。在下一节中，所有的模拟osses2021c可以使用osses2021具有两个不同决策后端的模型。这与脚本有关publ_osses2021c_DAGA_1_sim.m。
演示:从osses2021c中获取数据
要从Osses & Varnet (2021, DAGA)运行模拟，您需要在MATLAB命令行中运行，并按照屏幕上显示的说明进行操作:
publ_osses2021c_DAGA_1_sim;要获取数字1到4(所有纸质数字)，需要运行以下命令之一:
publ_osses2021c_DAGA_2_figs(“fig1a”);% REQUIRED:手动下载实验数据(见下文)publ_osses2021c_DAGA_2_figs('fig1b');% REQUIRED:手动下载实验数据(见下文)publ_osses2021c_DAGA_2_figs('fig2');publ_osses2021c_DAGA_2_figs(“fig3a”);publ_osses2021c_DAGA_2_figs(“fig3b”);publ_osses2021c_DAGA_2_figs(图三);% REQUIRED:手动下载实验数据(见下文)要获得图1A或图1B，您需要手动下载(提前)实验数据集，该数据集可在Zenodo上获得(参见参考文献)。osses2021c_data）.
publ_osses2021c_DAGA_0_checkdata;安装
以下是使fastACI工具箱在您的计算机中运行的一般说明。该工具箱已在Windows和Linux上使用MATLAB(版本R2012b-R2020b)进行了测试。
- 下载或克隆fastACI项目到您的本地计算机(一种方法:按下按钮'Code'->选择'Download ZIP'并在某处解压缩)。
- 此工具箱需要听觉建模工具箱v.1.0 (AMT 1.0或更高版本)，可以从中下载在这里。下载后，您不需要做任何其他事情，因为AMT工具箱将在我们的下一步中自动初始化:
- 打开并运行脚本startup_fastACI.m。该脚本将把fastACI工具箱下的所有路径添加到您的本地MATLAB路径中，并将运行该脚本amt_start.m初始化AMT工具箱。如果没有找到AMT工具箱，您可以使用弹出窗口指出您的替代位置。
fastACI工具箱的参考资料
| king2019 | A. King, L. Varnet， & C. Lorenzi(2019)。用调制滤波器组的概念计算调幅调制对频率调制的掩蔽。j . Acoust。Soc。Am. 145, p. 2277-2293 (Doi:10.1121/1.5094344，下载论文） |
| osses2021c | A. Osses & L. Varnet(2021)。基于不同语音决策装置的听觉模型在噪声中识别辅音。数据的会议。奥地利的维也纳。（下载论文） |
| osses2021c_data | A. Osses & L. Varnet(2021)。使用不同语音决策装置的听觉模型研究噪声中辅音辨别的噪声数据。实验数据osses2021c(Doi:10.5281 / zenodo.5483835） |
| osses2021a | A. Osses & A. Kohlrausch(2021)。钢琴音符之间的感知相似性:基于模板的感知模型的模拟。j . Acoust。Soc。《中国科学》第49卷，第3534-3552页(Doi:10.1121/10.0004818） |
| osses2022d | A. Osses & C. Lorenzi， & L. Varnet(2022)。调幅检测和音素分类任务中个体听力策略的评估。国际声学大会，10月24-28日，韩国庆州(下载演示，下载程序） |
| varnet2022a | L. Varnet & C. Lorenzi(2022)。利用内禀包络波动探测白噪声中的时间调制检测:反向相关研究。j . Acoust。Soc。第151页，第1356-1366页(Doi:10.1121/10.0009629） |
| varnet2022a_data | L. Varnet(2021)。回复数据。实验数据varnet2021(Doi:10.5281 / zenodo.5571719） |
| varnet2022b | L. Varnet, C. Lorenzi， & A. Osses(2022)。基于听觉逆相关的探测调幅检测与音素分类。法国声学大会，4月11日至15日，法国马赛(下载演示） |
| varnet2015 | L. Varnet, K. Knoblauch, W. Serniclaes, F. Meunier， & M. Hoen(2015)。语音感知过程中听觉线索提取的心理物理成像方法:听觉分类图像的分组分析。《公共科学图书馆》第3期，第1-23页(下载论文） |
| varnet2013 | L. Varnet, K. Knoblauch, F. Meunier， & M. Hoen(2013)。利用听觉分类图像识别语音感知中的细微声音线索。前面。嗡嗡声。神经科学，7,p. 1-12 (下载论文） |
其他参考资料
P. Majdak, C. Hollomey， & R. Baumgartner(2022)。AMT 1。x:听觉建模可重复性研究的工具箱，声学学报，6,19。(Doi:10.1051 / aacus / 2022011）
A. Osses, L. Varnet, L. Carney, T. Dau, I. Bruce, S. Verhulst， & P. Majdak(2022)。八种人类单声加工听觉模型的比较研究，声学学报，6,17 (Doi:10.1051 / aacus / 2022008）
致谢
fastACI工具箱的开发是由ANR资助的“fastACI”归于lsamo Varnet (ANR-20-CE28-0004)，并得到了“FrontCog”格兰特(anr代- 17 - 0017)。
本作品在a知识共享署名-非商业4.0国际许可协议。
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该存储库可以引用如下:使用fastACI工具箱(Osses & Varnet, 2021)。如果引用模型版本(在本例中:发布fastACI v1.0): a . Osses Vecchi & L. Varnet(2021)。fastACI工具箱:使用反向相关研究听觉感知的MATLAB工具箱(v1.0)DOI: 10.5281 / zenodo.5500139如果引用一个特定的提交(在这个例子中:commit cc9d9cf): a . Osses Vecchi & L. Varnet(2021)。“fastACI工具箱:使用反向相关研究听觉感知的MATLAB工具箱”，Github提交cc9d9cf。
Matlab
[qh
窗户 macOS Linux태그
基地
校准
违约
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出版物
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出版物/ publ_varnet2013
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模拟
模拟/模型
模拟/模型/ relanoiborra2019_preproc_debug
模拟/ Model_arg
模拟/ Model_decisions
模拟/ Model_stages
模拟/ Stored_cfg
统计数据
数据/ tb_GLM_penalty
数据/ tb_optim_legacy
数据/ tb_optim_legacy /私人
Stim_generation
刺激/ Intellitest
刺激/ Logatome
刺激/ varnet2013
刺激/ varnet2015
实用程序
遗产
tb_ACI
tb_AFC_AddOns
tb_AFC_AddOns /实验
tb_AFC_AddOns /程序
| 버전 | * * * | * * * * | |
|---|---|---|---|
| 1.2 | 请参阅GitHub上的发布说明:https://github.com/aosses-tue/fastACI/releases/tag/v1.2 |
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| 1．1 | 请参阅GitHub上的发布说明:https://github.com/aosses-tue/fastACI/releases/tag/v1.1 |
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| 1.0 |
