Towards Improving the Correct Lyric Detection by Deaf and Hard of Hearing People
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Access to music for people who are Deaf/Hard of Hearing (D/HoH) includes the instrumental portion and the lyrics. While closed captioning can provide the lyrics in text format, it does not necessarily provide accurate timing of the lyrics with the instrumental portion. This study aims to clarify how vibrotactile stimuli affect understanding the onset timing of song lyrics for D/HoH people. To achieve this goal, we developed a system called VIBES: VIBrotactile Engagement for Songs that simultaneously provides music and vibration playback as an iPhone app. Unlike other vibrotactile systems for music, which focus primarily on the percussion/beat or frequencies of the instrumental portions, VIBES presents vibrations for the timing of vocal utterances, syllable by syllable. We conducted a study with 10 participants to determine the system’s effectiveness by comparing the understanding of lyric timing with vibration and sound only. Statistically, one of the four songs in the experiment showed significant differences, where understanding lyric timing with vibration is better than in sound-only conditions. Two songs revealed the opposite results, and the other showed no differences between the two conditions. Although these results were unexpected, we obtained several findings to make the next version of VIBES, such as the frequency of vibrations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».