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Enregistrement W2073570336 · doi:10.1121/1.2933329

New Measurement Procedure and Rating Categories for Speech Privacy of Closed Rooms

2008· article· en· W2073570336 sur OpenAlexaff
John S. Bradley, Brad N. Gover

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningIntelligibility (philosophy)AcousticsComputer scienceSpeech recognitionRoom acousticsNoise (video)ReverberationPsychologyArtificial intelligencePhysicsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A procedure for assessing the speech privacy of enclosed rooms is described based on measured level differences between room-average levels in the room and levels at spot receivers 0.25 m from the outside boundaries of the room. The procedure is not sensitive to the acoustics of the receiving space, assesses conditions at more sensitive listening positions, and can describe variations in speech privacy due to weaker elements such as doors. The arithmetic average of the level differences over speech frequencies from 160 to 5k Hz is used to determine uniform-weighted signal-to-noise ratios found to indicate the audibility and intelligibility of transmitted speech (J. Acoust. Soc. Am. 116 (6) 3480-3490 (2004)). The degree of speech privacy is related to the speech levels in the room, the measured transmission characteristics and ambient noise levels outside the room. The probability of transmitted speech being audible or intelligible to eavesdroppers is related to the likelihood of louder speech in the meeting room. The measured statistics of speech levels in a large number of meeting rooms have been used to describe categories of speech privacy of rooms ranging from minimal privacy to situations where transmitted speech would be very rarely audible.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,252
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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