Development of a technical diagnostic method for voice quality impairments perceived in telephone communications, based on an analysis of speech signal
Notice bibliographique
Résumé
Les opérateurs de télécommunications se doivent de maîtriser et d'évaluer la qualité des services qu'ils offrent à leurs clients, dans un contexte en perpétuelle évolution. Comme alternative rapide et à moindre coût aux évaluations fondées sur l'interrogation d'utilisateurs, des outils de mesure ont été développés, qui intègrent des modèles permettant de prédire la qualité perçue. Cette thèse avait pour but de concevoir un outil de diagnostic de qualité vocale (applicable aux services de téléphonie), complémentaire à de tels modèles objectifs, afin d'obtenir des informations spécifiques sur la nature des défauts présents sur le signal audio et d'orienter vers des causes potentielles de ces défauts. En partant de l'hypothèse que la qualité vocale est multidimensionnelle, nous avons fondé l'outil de diagnostic sur la modélisation des quatre dimensions identifiées dans la littérature : la Bruyance, représentative des bruits de fond, la Continuité, relative à la perception des discontinuités dans le signal, la Coloration, liée aux distorsions du spectre de la voix, et la Sonie, traduisant la perception du niveau sonore. Chacune de ces dimensions est quantifiée à l'aide d'indicateurs de qualité issus de l'analyse du signal audio. Notre démarche a consisté, dans un premier temps, à rechercher dans des modèles objectifs récents (notamment la norme P.863 de l'UIT-T) des indicateurs de qualité et à en développer d'autres pour caractériser parfaitement chaque dimension. S'est ensuivie une étude de performances de ces indicateurs, les plus pertinents devant être intégrés dans notre outil de diagnostic. Finalement, pour chaque dimension, nous avons développé un module de classification automatique de défauts perçus en fonction de la nature du défaut identifié dans le signal, ainsi qu'un module supplémentaire estimant l'impact du défaut sur la qualité vocale. L'outil proposé couvre les trois bandes audio (bande étroite, bande élargie et bande super-élargie) couramment utilisées dans les systèmes de télécommunications avec, toutefois, une priorité pour les signaux en bande super-élargie, plus représentatifs des contenus audio qu'on sera amené à rencontrer dans les futurs services de télécommunications.
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 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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».