Measurement and prediction of speech and noise levels and the Lombard effect in eating establishments
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Measurements made of the acoustical characteristics of, and occupied noise levels in, ten eating establishments are described. Levels to which diners and employees were exposed varied from 45 to 82 dB(A). From these levels and diner questionnaire responses, the number of customers present and average noise levels to which individual diners were exposed during their visits were estimated. These data, assumptions about the number of talkers per customer, and classical room-acoustical theory were used to deduce talker voice output levels. These varied from slightly above "casual" to "loud." An iterative model for predicting speech and noise levels in eating establishments, including the Lombard effect as described by a new, proposed model, was developed. With the measured noise levels as the target for prediction, optimization techniques were used to find best estimates of unknown prediction parameters--such as those defining the Lombard effect, the number of talkers per customer, and the average absorption per customer--with highly credible results. The prediction algorithm and optimal parameters constitute a novel model for predicting speech and noise levels--and thus speech intelligibility--in eating establishments, as a function of the number of customers, including a proven, realistic model of the Lombard effect.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle