The effect of automatic speech recognition systems on speaking workload and task efficiency
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This investigation explored the speech-production behaviors associated with the use of automatic speech recognition (ASR) software for dictation of spontaneous and scripted material by individuals with and without spinal cord injury (SCI). The variables of interest in determining speaking workload and efficiency included syllables per breath group, frequency of breath groups, frequency of apnea, time needed for dictation and number of words spoken during a dictation task. METHOD: Twelve individuals participated, six with SCI and six able-bodied cohorts matched for age, sex and height. Subjects dictated with continuous-speech ASR, discrete-word ASR and no ASR in a spontaneous-speaking situation, as well as in a scripted speaking situation. RESULTS: For all variables, differences amongst dictation conditions were significant. No significant differences were found between speaker groups. Dictation with both discrete-word and continuous-speech ASR resulted in a decrease in the number of syllables produced per breath group, increases in the frequency of breath groups and apnea, with differences from normal being greater for dictation with discrete-word ASR. In addition, when participants dictated with either type of ASR, the amount of time and number of words produced were significantly greater than that associated with production of the same message without ASR, requiring 'more work' on the part of the speaker and ultimately reducing the efficiency with which a message was produced. CONCLUSIONS: From a human factors perspective, these results suggest that ASR software, especially discrete-word ASR, has the potential to increase energy expenditure during dictation over a prolonged period of time, thereby increasing speech workloads and the potential for overuse of the laryngeal system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».