Auditory moving-window
ফার্নান্ডা ফেরেইরা এবং সহকর্মীদের দ্বারা মিশিগান স্টেট ইউনিভার্সিটিতে বিকশিত শ্রবণ-চলমান-উইন্ডো একটি মনস্তাত্ত্বিক দৃষ্টান্ত। ফেরেরা এবং সহকর্মীরা (সাবলীল) কথ্য-ভাষা বোধগম্যতা সাহিত্য বনাম চাক্ষুষ-শব্দ প্রক্রিয়াকরণের জন্য এর দৃust়তার অভাব মোকাবেলার জন্য দৃষ্টান্তটি তৈরি করেছিলেন। অডিটরি মুভিং-উইন্ডো পরোক্ষভাবে একটি বাক্যের প্রক্রিয়াকরণ লোড মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারেঃ এই প্রক্রিয়াকরণ লোডটি দৃষ্টান্তের মধ্যে প্রতিক্রিয়া সময়ের একটি এনালগ দ্বারা মূল্যায়ন করা হয় (নীচে আলোচনা করা হয়েছে)। দৃষ্টান্তের মধ্যে প্রতিক্রিয়ার সময়গুলি কমপক্ষে শব্দের ফ্রিকোয়েন্সি এবং বাগানের পথের প্রভাবের প্রতি সংবেদনশীল। অ্যাফেসিক রোগীদের অধ্যয়নে বাক্যবিন্যাস প্রক্রিয়াকরণের অধ্যয়নে দৃষ্টান্তটি ব্যবহার করা হয়েছে। এরকম একটি গবেষণায় দেখা গেছে যে অনেক অ্যাফেসিক রোগী অনলাইনে বাক্য গঠন প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা বজায় রাখে। উপরন্তু, প্রমাণ থেকে জানা যায় যে এক্সপ্রেসিভ অ্যাফেসিক্সের জটিল বাক্যবিন্যাস অনলাইনে প্রক্রিয়া করার একটি অবনমিত ক্ষমতা রয়েছে, যেখানে গ্রহণযোগ্য অ্যাফেসিক্স কেবলমাত্র অনলাইন বোধগম্যতা শেষ হওয়ার পরে ক্ষতিগ্রস্ত হয় শ্রবণ-চলমান-উইন্ডোর প্রয়োগ শ্রবণ-চলমান-উইন্ডো দৃষ্টান্ত, চোখের ট্র্যাকিং দৃষ্টান্তের সাথে সাদৃশ্যের কারণে, প্রয়োগের একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে। এটি বোঝার উপর ফ্রিকোয়েন্সি প্রভাব সনাক্ত করার জন্য কমপক্ষে যথেষ্ট সংবেদনশীলঃ কম ফ্রিকোয়েন্সি শব্দের উচ্চ ফ্রিকোয়েন্সি শব্দের তুলনায় বেশি আইআরটি এবং ডিটি ছিল, যা আভিধানিক প্রবেশাধিকারের আপেক্ষিক অসুবিধার পরামর্শ দেয়। উপরন্তু, এটি উদ্যানের পথের প্রভাবের প্রতি সংবেদনশীল প্রযুক্তিগত বিবরণ উদ্দীপনা প্রস্তুতি কারণ শ্রবণ-গতিশীল-উইন্ডোর অন্যতম লক্ষ্য হল সাবলীল বক্তৃতা অনুসন্ধান করা, দৃষ্টান্তটি সাধারণ শ্রবণ-শব্দ-দ্বারা-শব্দ উপস্থাপনার চেয়ে বেশ কয়েকটি ধাপ বেশি জটিলঃ শুরু করার জন্য, একজন বক্তা বক্তৃতার একটি অবিচ্ছিন্ন নমুনা রেকর্ড করেন। এর পরে, গবেষক দৃষ্টান্তটি ব্যবহার করে কম্পিউটারাইজড স্পিচ ল্যাবরেটরির মতো অডিও-সম্পাদনা সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে কৃত্রিমভাবে নমুনাটি ভাগ করেন। বিভাগের আকার গবেষণার লক্ষ্যের উপর নির্ভরশীল। ফেরেইরা এট আল। (1996), বিভাগগুলি ফ্রেসাল সীমানা অনুসরণ করে। ব্যবহারিক সীমাটি দরিদ্রতম রেজোলিউশনে অস্পষ্ট বলে মনে হয়, সর্বোত্তম মৌখিকঃ শ্রবণ-চলমান-উইন্ডোটি "সাবলীল" বক্তৃতা ক্যাপচার করার জন্য বোঝানো হয়, যা প্রাকৃতিক উৎপাদনে অন্তত প্রোসোডির প্যারালিঙ্গুইস্টিক তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে। বক্তৃতা নমুনাটি বিভক্ত হওয়ার পরে, গবেষক বিভাগগুলির প্রশস্ততা বা নমুনা হারের মতো চলকগুলিকে নিয়মিত করতে পারেন। একটি সম্পূর্ণ নমুনা নিম্নরূপ পড়তে পারে, যেখানে "" একটি আবদ্ধ অংশকে নির্দেশ করেঃ জর্জ তার ইউরোপীয় পোশাকের জন্য একটি নতুন চেস্ট খুঁজছেন। একটি নমুনার শেষে, গবেষক নমুনার শেষ নির্দেশ করার জন্য একটি একক স্বর সন্নিবেশ করাকে বেছে নিতে পারেন, কারণ বাক্য-চূড়ান্ত প্রসোডি বাক্যের ধরনগুলির মধ্যে পৃথক হয় এবং বিষয়টির কাছে এটি স্পষ্ট নাও হতে পারে যে নমুনাটি আসলে শেষ হয়েছে। উদ্দীপক উপস্থাপনা প্রস্তুত নমুনার উপস্থাপনা নির্ভর করে কোন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করা হচ্ছে তার উপর। এরপরে যা রয়েছে তা হল সাধারণ কৌশলের একটি বিমূর্ততা। পরীক্ষার সময় সফ্টওয়্যারটি একটি নমুনা লোড করে। অধ্যয়নে অংশগ্রহণকারী একটি "পেসিং বোতাম" টিপে নমুনা উপস্থাপনা শুরু করেনঃ এটি প্রথম বিভাগের পরিচয় দেয়। পরবর্তী প্রতিটি বোতাম টিপলে পরবর্তী বিভাগ শুরু হয়। সফ্টওয়্যারটি এমনভাবে প্রোগ্রাম করা যেতে পারে যে পরবর্তীটি উপলব্ধ হওয়ার আগে বিভাগগুলি অবশ্যই শেষ করতে হবে। সফ্টওয়্যারটি বোতাম টিপার মধ্যবর্তী সময় পর্যবেক্ষণ করে। এটি ইন্টার রেসপন্স টাইম (আই. আর. টি)। পার্থক্য সময় (ডিটি) পাওয়ার জন্য আইআরটি থেকে সেগমেন্টের প্রকৃত সময়কাল বিয়োগ করা হয়। এই ডিটি হল সুদের পরিবর্তনশীল। বিশ্লেষণাত্মক যুক্তি শ্রবণের চলমান-জানালা শ্রবণ পদ্ধতিতে উপস্থাপিত একটি চোখের ট্র্যাকিং কাজের সাথে মোটামুটি সাদৃশ্যপূর্ণ। আগ্রহের চোখের ট্র্যাকিং পরিবর্তনশীল যা ডিটির নিকটতম বলে মনে করা হয় তা হল স্থিরকরণের সময়কাল। এগুলি সরাসরি সম্পর্কিত বলে মনে করা হয়ঃ একটি বৃহত্তর ডিটি একটি বৃহত্তর স্থিরকরণ সময়কালের সাথে সম্পর্কিত। বেশ কয়েকটি আই-ট্র্যাকিং স্টাডি প্রসেসিং লোডের পরোক্ষ পরিমাপ হিসাবে ফিক্সেশন সময়কাল ব্যবহার করেঃ একটি বৃহত্তর ফিক্সেশন সময়কাল বৃহত্তর প্রসেসিং লোডের সাথে সম্পর্কিত। ডি. টি-র ক্ষেত্রেও একই কথা প্রযোজ্য। তথ্যসূত্র মনোভাষাবিজ্ঞান