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Enregistrement W2993863557

Speech privacy criteria for closed rooms in terms of speech privacy class (SPC) values

2011· article· en· W2993863557 sur OpenAlexafffundvenue
John S. Bradley, Bradford N. Gover

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesPublic Works and Government Services Canada
Mots-clésComputer scienceSpeech recognitionVoice activity detectionIntelligibility (philosophy)Set (abstract data type)Noise (video)Speech processingArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes a new set of speech privacy criteria in terms of Speech Privacy Class (SPC) values. SPC values can be used to specify the required speech privacy for new construction or to assess the speech privacy of existing closed rooms. The ASTM E2638 measurement standard defines SPC as the sum of the measured average noise level at the position of a potential eavesdropper outside the room, and the measured average level difference between a source room average and the transmitted levels at the same location. With a given combination of level difference and ambient noise level, the likelihood of transmitted speech being audible or intelligible can be related to the probability of higher speech levels occurring in themeeting room, based on the statistics of speech levels from a large number of meetings. For a particular SPC, there is a speech level for which transmitted speech would be at the threshold of intelligibility. The probability of higher speech levels occurring is the probability of a speech privacy lapse at that SPC value. A set of increasing SPC values corresponding to increasing speech privacy are proposed and for each SPC value, one can give the probability of transmitted speech being either audible or intelligible. This makes it possible to accurately specify speech privacy criteria for meeting rooms and offices, varying from conditions of quite minimal to extremely high speech privacy, with an associated risk of a speech privacy lapse which is acceptable for each situation.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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