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Enregistrement W2604380277 · doi:10.1121/1.4979115

Intra-speaker and inter-speaker variability in speech sound pressure level across repeated readings

2017· article· en· W2604380277 sur OpenAlexfundno aff
Antonella Castellana, Alessio Carullo, Arianna Astolfi, Giuseppina Emma Puglisi, Umberto Fugiglando

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and Audio Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPolitecnico di TorinoCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésRepeatabilityMicrophoneStandard deviationWilcoxon signed-rank testAcousticsSpeech recognitionSound pressureAnechoic chamberAudiologyMathematicsComputer scienceStatisticsMedicineMann–Whitney U testPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intra- and inter-speaker variability of speech sound pressure level (SPL) has been investigated under repeatability conditions in this work. In a semi-anechoic chamber, speech from 17 individuals was recorded with a sound level meter, a headworn microphone, and a vocal monitoring device. The subjects were asked to read twice and in sequence two phonetically balanced passages. The speech variability has been investigated for mean, equivalent, and mode SPL from each reading and device. The intra-speaker variability has been evaluated by means of the average among individual standard deviations in the four readings and it reached the maximum of 2 dB for mode SPL. For the inter-speaker variability, the experimental standard deviation of individual averaged SPL parameters among the four repeated measures has been calculated, obtaining the highest value of 5.3 dB for mode SPL. Changes in SPL variability have been evaluated with different logging intervals for each device. The influence of speech material has been investigated by the Wilcoxon test on paired lists of descriptive statistics for SPL distribution and equivalent SPL in the repeated readings. The data reported in this study may be considered as a preliminary reference for the investigation of changes in speech SPL over subjects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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