MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2115800223 · doi:10.5281/zenodo.1416647

Jaudio: An Feature Extraction Library.

2005· article· en· W2115800223 sur OpenAlexaff
Daniel McEnnis, Cory McKay, Ichiro Fujinaga, Philippe Depalle

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Compression Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceScripting languageXMLDependency (UML)Process (computing)Interface (matter)Feature extractionFeature (linguistics)Graphical user interfaceUser interfaceData miningArtificial intelligenceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

jAudio is a new framework for feature extraction designed to eliminate the duplication of effort in calculating features from an audio signal. This system meets the needs of MIR researchers by providing a library of analysis algorithms that are suitable for a wide array of MIR tasks. In order to provide these features with a minimal learning curve, the system implements a GUI that makes the process of selecting desired features straight forward. A command-line interface is also provided to manipulate jAudio via scripting. Furthermore, jAudio provides a unique method of handling multidimensional features and a new mechanism for dependency handling to prevent duplicate calculations. The system takes a sequence of audio files as input. In the GUI, users select the features that they wish to have extracted—letting jAudio take care of all dependency problems—and either execute directly from the GUI or save the settings for batch processing. The output is either an ACE XML file or an ARFF file depending on the user’s preference.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,056

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Data Compression Techniques→Travaux en français237 207→