Interactions between speech coders and disordered speech
Notice bibliographique
Résumé
We examined the impact of standard speech coders currently used in modern communication systems, on the quality of speech from persons with common speech and voice disorders. Four standardized coders, viz. G. 728 LD-CELP, GSM 6.10 RPE-LTP, FS1016 CELP, FS1015 LPC and the recently proposed US Federal Standard 2400 bps MELP were evaluated with speech samples collected from 30 disordered talkers. Objective speech quality measures, including the auditory distance parameter based on the measuring normalizing blocks technique, and the perceptual speech quality measure, and subjective impressions of speech coder performance were used to assess the interaction between speech coder and speech disorder. Objective speech quality measures revealed that the performance of the LD-CELP and GSM RPE-LTP coders was not measurably influenced by the type of input speech, and that MELP, FS1015 LPC and to a certain extent FS1016 CELP exhibited degraded performance with speech samples from disordered talkers. Results from perceptual experiments were in contrast with the objective measures of speech quality; ratings of speech coder performance indicated that the listeners are less sensitive to coder-induced distortions with abnormal speech samples.
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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 | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».