Predicting speech metrics in a simulated classroom with varied sound absorption
Notice bibliographique
Résumé
By systematically varying the amount of sound absorption, and the location of the sound-absorbing material in a simulated classroom, it was possible to assess the accuracy of the prediction of speech metrics in quite simple acoustical environments. Predictions of speech level, early-to-late sound ratios (C50) and speech transmission index (STI) values were obtained analytically and with two hybrid ray-based computer programs, RAYNOISE 3.0 and ODEON 4.1. The RAYNOISE predictions were accomplished with a purely specular reflection model and also with a calibrated diffuse reflection model. ODEON uses a parameter called transition order, TO, to change the reflection procedure from purely specular to diffuse for reflections that have orders higher than TO. A parametric study was conducted to determine the best transition order for the ODEON prediction of speech metrics. It was found that the analytical predictions of speech level and C50 were on average accurate to about 1 just-noticeable difference (jnd), whereas the analytical predictions of STI were on average within 2 jnd's. ODEON predictions of speech level, C50 and STI were on average within 2 jnd's. RAYNOISE predictions of C50 and STI with the specular model were on average within 2 jnd's. However, the RAYNOISE predictions of speech level, with both types of reflection models, and the RAYNOISE predictions of C50 and STI with the diffuse model had average errors greater than 2 jnd's. The effects of the sound-absorption treatments on the measured speech metric values are also discussed.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».