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Enregistrement W1959279874 · doi:10.1109/cira.2005.1554253

Speech-based localization of multiple persons for an interface robot

2005· article· en· W1959279874 sur OpenAlexfundno aff
G. Klaassen, W. Zajdel, Ben Kröse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStichting voor de Technische WetenschappenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekEuropean CommissionCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésFormantRobotComputer scienceMicrophoneInterface (matter)VowelSpeech recognitionFilter (signal processing)AzimuthOperator (biology)Speech synthesisArtificial intelligenceHuman–computer interactionComputer visionMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robots are conveniently controlled by a human operator with spoken commands, since voice is a natural communication medium for humans. In order to successfully carry out a command, a robot needs to know which of the possibly many people gave the command and where this person is located. In this paper, we present a particle-filter based algorithm for localization of multiple speakers, in an environment where there is only one person speaking at a time. The algorithm incorporates person-specific voice features (vowel formant frequencies) in order to distinguish between the speakers. The voice features are supported by azimuth angle measurements obtained by a pair of microphones. We test our approach using the microphone system of the Philips iCat interface robot.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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