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Enregistrement W2400346108 · doi:10.1109/icassp.2016.7472812

A subjective listening test of six different artificial bandwidth extension approaches in English, Chinese, German, and Korean

2016· article· en· W2400346108 sur OpenAlexaff
Johannes Abel, Magdalena Kaniewska, Cyril Guillaumé, Wouter Tirry, Hannu Pulakka, Ville Myllylä, Jari Sjöberg, Paavo Alku, Itai Katsir, D. Malah, Israel Cohen, Mehmet Turan, Engin Erzin, Thomas Schlien, Peter Vary, AmrH. Nour-Eldin, P. Kabal, Tim Fingscheidt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Compression Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityNuance Communications (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningGermanComputer scienceTest (biology)Speech recognitionExtension (predicate logic)Natural language processingContext (archaeology)Artificial intelligencePsychologyLinguisticsCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In studies on artificial bandwidth extension (ABE), there is a lack of international coordination in subjective tests between multiple methods and languages. Here we present the design of absolute category rating listening tests evaluating 12 ABE variants of six approaches in multiple languages, namely in American English, Chinese, German, and Korean. Since the number of ABE variants caused a higher-than-recommended length of the listening test, ABE variants were distributed into two separate listening tests per language. The paper focuses on the listening test design, which aimed at merging the subjective scores of both tests and thus allows for a joint analysis of all ABE variants under test at once. A language-dependent analysis, evaluating ABE variants in the context of the underlying coded narrowband speech condition showed statistical significant improvement in English, German, and Korean for some ABE solutions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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