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Enregistrement W1979346920 · doi:10.1121/1.4779372

Evaluation of a strategy for automatic formant tracking

2002· article· en· W1979346920 sur OpenAlexaffabout
Terrance M. Nearey, Peter F. Assmann, James Hillenbrand

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech Recognition and Synthesis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormantSpeech recognitionComputer scienceSpectrogramUtteranceAutocorrelationVowelSet (abstract data type)Sampling (signal processing)Intelligibility (philosophy)MathematicsStatisticsDetectorTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variations on an automatic formant tracking strategy developed at Alberta will be compared to manual formant measurements from two databases of vowels spoken by men, women, and children (in Texas or Michigan). ‘‘Correct’’ vowel formant candidates for F1, F2, and F3 may be found roughly 85–90 percent of the time for adult male speakers using autocorrelation LPC with the following settings: F3 maximum at 3000 Hz, LPC order of 14, sampling rate of 10 kHz [J. Markel and A. Gray, Linear Prediction of Speech (Springer, New York, 1975)]. Experience shows good results are also often found with females’ and children’s speech, provided the sampling rate and F3 maximum are scaled appropriately for each speaker. Our new basic strategy involves analyzing each utterance at several distinct sampling rates and coordinated F3 cutoff frequencies with a fixed LPC order. Each scaling choice provides an independent set of candidates that is post-processed by a simple tracking algorithm. A correlation measure between a spectrogram of the original signal and one resynthesized from each estimated track set is defined. This measure is combined with other heuristic figures of merit (based on, e.g., continuity, formant ranges, and bandwidths) to choose the ‘‘best’’ analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations35
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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