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Enregistrement W4393770136 · doi:10.5281/zenodo.7356907

LJ Speech - Aligned IPA transcriptions

2023· dataset· en· W4393770136 sur OpenAlexaboutno aff
Stefan Taubert

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech Recognition and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpeech recognitionComputer scienceNatural language processingLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Files: grids.zip contains TextGrids for all audio files containing three tiers words, phonemes and transcription words contains the aligned normalized English words phonemes contains IPA pronunciations transcribed using CMU dictionary which then were aligned with Montreal Forced Aligner. The pronunciations were then mapped from ARPAbet to IPA and duration marks were applied (without punctuation) transcription contains unaligned phonemes including punctuation and word boundary labels (SIL0) preview.png preview of the first TextGrid opened in Praat words-vocabulary.txt contains all words from tier words phonemes-vocabulary.txt contains all phonemes from tier phonemes transcription-vocabulary.txt contains all phonemes/punctuation from tier transcription phonemes-durations.pdf contains the plotted phoneme duration distribution of tier phonemes phonemes-durations-simple.pdf contains the plotted phoneme duration distribution of tier phonemes if all duration markers are ignored pronunciations.dict contains the pronunciations for each word including punctuation and weights (occurrence) script.sh contains the script to reproduce all results Phoneme duration marker: ˘ -> [0, 20) percentile ˑ -> [80, 90) percentile ː -> [90, inf) percentile Silence marker: SIL0 -> no silence SIL1 -> [0, 33.33) percentile SIL2 -> [33.33, 66.66) percentile SIL3 -> [66.66, inf) percentile

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5180,463

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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