Evaluating signal-to-noise ratios, loudness, and related measures as indicators of airborne sound insulation
Notice bibliographique
Résumé
Subjective ratings of the audibility, annoyance, and loudness of music and speech sounds transmitted through 20 different simulated walls were used to identify better single number ratings of airborne sound insulation. The first part of this research considered standard measures such as the sound transmission class the weighted sound reduction index (R(w)) and variations of these measures [H. K. Park and J. S. Bradley, J. Acoust. Soc. Am. 126, 208-219 (2009)]. This paper considers a number of other measures including signal-to-noise ratios related to the intelligibility of speech and measures related to the loudness of sounds. An exploration of the importance of the included frequencies showed that the optimum ranges of included frequencies were different for speech and music sounds. Measures related to speech intelligibility were useful indicators of responses to speech sounds but were not as successful for music sounds. A-weighted level differences, signal-to-noise ratios and an A-weighted sound transmission loss measure were good predictors of responses when the included frequencies were optimized for each type of sound. The addition of new spectrum adaptation terms to R(w) values were found to be the most practical approach for achieving more accurate predictions of subjective ratings of transmitted speech and music sounds.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».