An Experimental and Statistical Analysis to Assess impact of Regional Accent on Distress Non-linguistic Scream of Young Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Scream is recognized as constant and ear-splitting non-linguistic verbal communication that has no phonological structure. This research is based on the study to assess the effect of regional accent on distress screams of women of a very specific age group. The primary goal of this research is to identify the components of non-speech sound so that the region of origin of the speaker can be determined. Furthermore, this research can aid in the development of security techniques based on emotions to prevent and report criminal activities where victims used to yell for help. For the time being, we have limited the study to women because women are the primary victims of all types of criminal's activities. The Non-Speech corpus has been used to explore different parameters of scream samples collected from three different regions by using high-reliability audio recordings. The detailed investigation is based on the vocal characteristics of female speakers. Further, the investigations have been verified with bi-variate, partial correlation and one-way ANOVA to find out the impact of region-based accent non-speech distress signal. Results from the correlation techniques indicate that out of four attributes only jitter varies with respect to the specific region. Whereas ANOVA depicts that there is no significant regional impact on distress non-speech signals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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