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Enregistrement W2080536767 · doi:10.1121/1.1849936

Using listening difficulty ratings of conditions for speech communication in rooms

2005· article· en· W2080536767 sur OpenAlexaff
Hiroshi Satō, John S. Bradley, Masayuki Morimoto

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverberationActive listeningIntelligibility (philosophy)Speech recognitionAcousticsComputer scienceNoise (video)PsychologyAudiologyCommunicationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of listening difficulty ratings of speech communication in rooms is explored because, in common situations, word recognition scores do not discriminate well among conditions that are near to acceptable. In particular, the benefits of early reflections of speech sounds on listening difficulty were investigated and compared to the known benefits to word intelligibility scores. Listening tests were used to assess word intelligibility and perceived listening difficulty of speech in simulated sound fields. The experiments were conducted in three types of sound fields with constant levels of ambient noise: only direct sound, direct sound with early reflections, and direct sound with early reflections and reverberation. The results demonstrate that (1) listening difficulty can better discriminate among these conditions than can word recognition scores; (2) added early reflections increase the effective signal-to-noise ratio equivalent to the added energy in the conditions without reverberation; (3) the benefit of early reflections on difficulty scores is greater than expected from the simple increase in early arriving speech energy with reverberation; (4) word intelligibility tests are most appropriate for conditions with signal-to-noise (S/N) ratios less than 0 dBA, and where S/N is between 0 and 15-dBA S/N, listening difficulty is a more appropriate evaluation tool.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations43
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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