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Enregistrement W4315647552 · doi:10.3390/en16020813

Proposal of a Simplified Tool for Early Acoustics Design Stage of Classrooms in Compliance with Speech Intelligibility Thresholds

2023· article· en· W4315647552 sur OpenAlexaff
Paolo Croce, Francesco Leccese, Giacomo Salvadori, Umberto Berardi

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNoise Effects and Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)CLARITYComputer scienceSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The speech intelligibility properties of classrooms greatly influence the learning process of students. Proper acoustics can promote the inclusion of foreign students and children with learning or hearing impairments. While awareness of the topic is increasing, there is still no parameter that can describe all aspects of speech transmission inside a room. This complicates the design of classrooms and requires designers to have extensive knowledge of theory and experience. In the scientific and technical literature, there is a lack of predictive tools, easy to use by designers, which can guide the choices in the early design stages in order to move towards technical solutions able to ensure adequate levels of speech intelligibility. For this reason, in this paper, the most relevant speech intelligibility parameters found in the literature were collected and discussed. Among these, the Clarity index and Speech Transmission Index were singled out as the most effective ones, whose prediction can be made with relatively simple methods. They were then analyzed through their prediction formulas, and a tool was proposed to allow an easy estimation of the minimum total equivalent sound absorption area needed in a classroom. This tool greatly simplifies the early acoustics design stage, allowing the intelligibility of speech within a classroom to be increased without requiring much theoretical effort on the part of the designers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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