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Enregistrement W2054572248 · doi:10.1121/1.2831736

Evaluating airborne sound insulation in terms of speech intelligibility

2008· article· en· W2054572248 sur OpenAlexaff
H. K. Park, John S. Bradley, Bradford N. Gover

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)DecibelAcousticsWeightingSoundproofingA-weightingMathematicsSpeech recognitionComputer scienceAudiologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on an evaluation of ratings of the sound insulation of simulated walls in terms of the intelligibility of speech transmitted through the walls. Subjects listened to speech modified to simulate transmission through 20 different walls with a wide range of sound insulation ratings, with constant ambient noise. The subjects' mean speech intelligibility scores were compared with various physical measures to test the success of the measures as sound insulation ratings. The standard Sound Transmission Class (STC) and Weighted Sound Reduction Index ratings were only moderately successful predictors of intelligibility scores, and eliminating the 8 dB rule from STC led to very modest improvements. Various previously established speech intelligibility measures (e.g., Articulation Index or Speech Intelligibility Index) and measures derived from them, such as the Articulation Class, were all relatively strongly related to speech intelligibility scores. In general, measures that involved arithmetic averages or summations of decibel values over frequency bands important for speech were most strongly related to intelligibility scores. The two most accurate predictors of the intelligibility of transmitted speech were an arithmetic average transmission loss over the frequencies from 200 to 2.5 kHz and the addition of a new spectrum weighting term to R(w) that included frequencies from 400 to 2.5 kHz.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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