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Enregistrement W2076222852 · doi:10.1121/1.4778755

Speech and noise levels for predicting the degree of speech security

2005· article· en· W2076222852 sur OpenAlexaff
John S. Bradley, Bradford N. Gover

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNoise (video)Degree (music)Speech recognitionAmbient noise levelRange (aeronautics)AcousticsBackground noiseTransmission (telecommunications)TelecommunicationsArtificial intelligenceSound (geography)PhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A meeting room is speech secure when it is difficult or impossible for an eavesdropper to overhear speech from within. The degree of security could range from less stringent conditions of being barely able to understand a few words from the meeting room, to higher levels, where transmitted speech would be completely inaudible. This paper reports on measurements to determine the statistical distribution of speech levels in meeting rooms and the distribution of ambient noise levels just outside meeting rooms. To select the required transmission characteristics for a meeting room wall, one would first decide on an acceptable level of risk, in terms of the probability of a speech security lapse occurring. This leads to the selection of a combination of a speech level in the meeting room and a noise level nearby that would occur together with this probability. The combination of appropriate estimates of meeting room speech levels and nearby ambient noise levels, together with the sound transmission characteristics of the intervening partition, makes it possible to calculate signal/noise ratio indices related to speech security [J. Acoust. Soc. Am. 116(6), 3480–3490 (2004)]. The value of these indices indicates if adequate speech security will be achieved.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 GPT0,271
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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