Una canalización automatizada para generar eficientemente estímulos de lenguaje audiovisual estandarizados y...

Área de la Ciencia:

• Ciencia Cognitiva
• Psicología del Desarrollo
• Lingüística Computacional

Sus antecedentes:

• La creación de estímulos de lenguaje apropiados para niños es un desafío y requiere mucha mano de obra.
• Los métodos existentes para la generación de estímulos pueden ser lentos y costosos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una canalización automatizada para la generación rápida y personalizable de estímulos de lenguaje audiovisual.
• Simplificar y acelerar la creación de estímulos para la investigación del desarrollo y cognitiva.

Principales métodos:

• Se desarrolló una canalización automatizada que combina Google Cloud Text-to-Speech y Adobe Character Animator.
• La canalización convierte la entrada de texto en estímulos audiovisuales con personajes animados y voz sincronizada.
• Los estímulos se evaluaron mediante comparación acústica con datos grabados por humanos.

Principales resultados:

• La canalización genera eficientemente estímulos audiovisuales en menos de 2 minutos por elemento.
• El componente de generación de audio es excepcionalmente rápido, completándose en menos de 1 segundo por estímulo.
• Menos del 9% de los estímulos generados requirieron regeneración, lo que indica una alta calidad.

Conclusiones:

• La canalización automatizada agiliza significativamente la creación de estímulos de lenguaje para la investigación.
• Esta herramienta es particularmente beneficiosa para estudios de neurociencia cognitiva que requieren grandes conjuntos de estímulos.
• La canalización facilita la investigación del desarrollo en lenguaje y otros dominios cognitivos.