MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255494904 · doi:10.1121/1.5031018.6

10.1121/1.5031018.6

2018· dataset· en· W4255494904 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDefault Digital Object Group · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAcousticsKullback–Leibler divergenceEntropy (arrow of time)Bandwidth (computing)MathematicsRandom noiseInverseSpeech recognitionComputer sciencePhysicsStatisticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural sounds have substantial acoustic structure (predictability, nonrandomness) in their spectral and temporal compositions. Listeners are expected to exploit this structure to distinguish simultaneous sound sources; however, previous studies confounded acoustic structure and listening experience. Here, sensitivity to acoustic structure in novel sounds was measured in discrimination and identification tasks. Complementary signal-processing strategies independently varied relative acoustic entropy (the inverse of acoustic structure) across frequency or time. In one condition, instantaneous frequency of low-pass-filtered 300-ms random noise was rescaled to 5 kHz bandwidth and resynthesized. In another condition, the instantaneous frequency of a short gated 5-kHz noise was resampled up to 300 ms. In both cases, entropy relative to full bandwidth or full duration was a fraction of that in 300-ms noise sampled at 10 kHz. Discrimination of sounds improved with less relative entropy. Listeners identified a probe sound as a target sound (1%, 3.2%, or 10% relative entropy) that repeated amidst distractor sounds (1%, 10%, or 100% relative entropy) at 0 dB SNR. Performance depended on differences in relative entropy between targets and background. Lower-relative-entropy targets were better identified against higher-relative-entropy distractors than lower-relative-entropy distractors; higher-relative-entropy targets were better identified amidst lower-relative-entropy distractors. Results were consistent across signal-processing strategies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0120,004
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0130,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8380,873

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDefault Digital Object GroupMême sujetMusic and Audio ProcessingTravaux en français237 207