Objective estimation of tracheoesophageal speech ratings using an auditory model
Notice bibliographique
Résumé
Total laryngectomy is often the treatment of choice for many individuals diagnosed with advanced laryngeal cancer. This procedure alters the normal voice production mechanism, and tracheoesophageal (TE) speech is one alternative method of voicing postlaryngectomy. TE speech is created when pulmonary air is passed through the upper esophagus to create a vibratory source that is then articulated into speech. TE speech is often characterized by abnormal voice quality. Acoustic analysis of TE speech has the potential of quantifying the voice quality and assisting the speech language pathologist in facilitating rehabilitation. Motivated in part by the recent advances in telecommunication industry for speech quality estimation, this paper investigated the application of an auditory model in predicting the ratings of TE speech by normal hearing listeners. The Moore-Glasberg auditory model was employed to extract perceptually relevant features from the acoustic waveform, and these features were later combined to estimate the subjective ratings of TE speech. This approach was validated with a database of subjective ratings of speech samples recorded from 35 TE speakers. Results showed moderate correlations between the objective metrics and the subjective ratings, and these correlations were significantly better than those obtained with traditional methods used in the telecommunication applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».