Security Instrument using Talker Identification and Microphone Arrays in Variable Noisy Environments
Notice bibliographique
Résumé
In paper, we propose a robust security instrument that can detect the location and identity of talker in variable noisy environment. This instrument calculates the value of the signal-to-noise (SNR) using a discrete-valued SNR estimator. This SNR value is used to adapt the performance of speech/nonspeech classifier to the surrounding noisy environment. If the detected signal is speech then a novel multi-engine talker identification (TT) will determine the identity of the talker, else an audio classification system will determine the audio type of the detected signal (e.g. widows breaking, and wind sounds). Multi-engine TI utilizes the SNR value to select the TI engine, from a set of six engines (five different SNR environments and a "clean" environment), with the SNR training condition that best matches the surrounding environment; greater TI accuracy should be achieved when training and test environments are similar. The performance of this instrument is evaluated using twelve test environments, with the SNR ranging from -10 dB to clean environment (SNR > 50 dB). The proposed instrument achieves an average classification accuracy of 92% over an SNR range of 10 dB to clean environments; an enhancement of 38% over the instrument trained in a clean environment.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».