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Enregistrement W2144556069 · doi:10.1109/icassp.2008.4518660

On the prediction of speech quality ratings of tracheoesophageal speech using an auditory model

2008· article· en· W2144556069 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVoice and Speech Disorders
Établissements canadiensUniversity of OttawaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntelligibility (philosophy)Computer scienceLaryngectomySpeech recognitionEsophageal speechPerceptionSpeech productionSpeech perceptionQuality (philosophy)Speech processingAudiologyPsychologyMedicineLarynx

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total laryngectomy is often the treatment of choice for many patients suffering from laryngeal cancer. This procedure alters the speech production mechanism, and tracheoesophageal (TE) speech is an alternative where the pulmonary air is forced through the esophagus. TE speech is often characterized by poor intelligibility and voice quality. Acoustic analysis of TE speech has the potential of quantifying the voice quality and assisting the speech pathologist in determining and monitoring the therapy process. In this paper, we apply two different methods for predicting the voice quality ratings of TE speakers by naive listeners: (a) conventional spectral and linear prediction measurements that were investigated in earlier studies, and (b) a methodology based on a perceptual auditory model that attempts to mimic the speech quality perception by a normal hearing listener. Experimental results with a database of 35 TE speakers showed that the auditory-model based approach significantly outperforms the traditional methods.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,216 · 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