Quantifying the Lombard effect in different background noises
Notice bibliographique
Résumé
The Lombard effect of increasing one’s vocal effort in the presence of background noise has been quantified by Pearsons et al. (1977) as a 0.6-dB increase in speech levels for each dB increase in the background noise up to a ceiling level. Lombard speech has also been investigated in other studies with variable results. This study reports data on the effect of different noises on (1) the slope of the function relating speech levels and noise levels and (2) the spectral structure of speech. Twenty normal-hearing adults were asked to read aloud ten sentences from the hearing in noise test (HINT) to an experimenter seated 1 m away, in quiet and in various noises (white, speech spectrum, babble, and restaurant) presented in the sound field at 60 and 75 dBA. Preliminary findings show that increases in speech levels in natural environmental noises (restaurant and babble) most closely follow Pearsons’ data, with a slope of 0.6 dB. In contrast, artificial noises (speech spectrum and white) were associated with lower slopes (0.2 and 0.4 dB, respectively). Findings of this study could be useful in a wider context of modeling the complete speech communication process from talker to listener.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».