Prediction of the effectiveness of a sound-masking system in an open-plan office including the Lombard Effect
Notice bibliographique
Résumé
Sound masking can improve speech privacy in rooms by increasing background-noise levels that mask distracting speech sounds. The Lombard Effect indicates that an increase in background-noise level can increase talker voice levels, reducing speech privacy and the benefit of a sound-masking system. To investigate this, a model of an existing open-plan office was created in CATT-Acoustics and validated. The model was used to predict speech-transmission index (STI) and the effectiveness of a sound-masking system, without and with the Lombard Effect, described by the existing Lombard Voice Model. Predictions were made for ambient-noise levels of 30, 40, and 45 dBA, at various distances from a primary talker, and for 0–4 secondary talkers. With 30-dBA ambient noise, STIs at 1 and 4 m varied with the number of talkers from 0.67 to 0.91 and 0.23 to 0.62 without the sound-masking system, from 0.58 to 0.70 and 0.13 to 0.25 with it but ignoring the Lombard Effect, and from 0.64 to 0.73 and 0.18 to 0.27 with the Lombard Effect. The Lombard Effect reduced the benefit of the sound-masking system by 3–9% and 7–22%. With higher ambient noise, the system is less effective; the Lombard Effect can almost cancel its benefit, resulting in increased STI (decreased privacy) with the system operating.
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».