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Enregistrement W4375868846 · doi:10.1109/icassp49357.2023.10095455

Adaptive Time-Scale Modification for Improving Speech Intelligibility Based On Phoneme Clustering For Streaming Services

2023· article· en· W4375868846 sur OpenAlexaboutno aff
Sohee Jang, Jiye Kim, Yeon-Ju Kim, Joon‐Hyuk Chang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMusic and Audio Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSpeech recognitionIntelligibility (philosophy)Dynamic time warpingMean opinion scoreCrowdsourcingTimbrePronunciation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Time-scale modification (TSM) is important in streaming services, including over-the-top (OTT) platforms, audiobooks, and online lectures. Although TSM modifies the speed of audio while maintaining other audio attributes such as the pitch and timbre of the speaker, it unnaturally distorts audio signals and makes spoken content difficult to understand. This study proposes an adaptive time-scale modification algorithm (ATSM); that adaptively varies the speaking rate for each phoneme cluster of speech to improve speech intelligibility. The proposed algorithm performs forced alignment using Montreal forced aligner and time-scale reconstruction using an adaptive speaking rate based on dynamic time warping. To validate the proposed algorithm, the diagnostic rhyme test (DRT) score, comparison mean opinion score (CMOS), and fast dynamic time warping (FastDTW) score of ATSM are compared with those of conventional TSMs. The results show that the speech compressed with the proposed algorithm has improved speech intelligibility than that of speech compressed with other algorithms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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