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Enregistrement W2065829433 · doi:10.1121/1.4744812

A study on speech privacy in closed offices

2001· article· en· W2065829433 sur OpenAlexaff
Daryl Caswell, Yong Ma, Jim T. Goodchild, Liming Dai

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)Computer scienceCLARITYMandarin ChineseSpeech recognitionLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantification of speech privacy in closed spaces is dependent on several factors: attenuation and absorption characteristics of the construction, background sound levels, speaking levels of the talker, the language and dialect, as well as accent used in the speech. Speech privacy is the opposite concept of speech intelligibility and can be assessed by the predictors of speech intelligibility. In this paper, several assessment methods of speech intelligibility are introduced. They are adapted to measure the speech privacy in closed offices, including standard ASTM E1130, speech transmission index (STI) and early-to-late ratio (clarity). The experimental results are used to evaluate the speech privacy index (PI), which is the rating number proposed for assessing the speech privacy. The subjective measurements offered by human subjects are also conducted using different languages: English and Mandarin Chinese. The test materials used in the speech intelligibility testing are single words (MRT words), sentences and conversations. Both measurements are described under the same acoustical environment. The results of the subjective and objective measurements indicate that the current standard needs some modifications when it is used in closed offices.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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