REFLEXOES SOBRE A CLASSIFICACAO DA QUALIDADE ACUSTICA DE DADOS DE CORPORA ORAIS
Bibliographic record
Abstract
Corpora de fala geralmente servem como base para estudos de interface entre prosodia, pragmatica e sintaxe, alem daqueles fonetico-fonologicos. Uma boa audibilidade e essencial, mas nao sempre suficiente para estas finalidades. Neste artigo sao apresentados os procedimentos metodologicos e os criterios adotados na classificacao da qualidade acustica dos corpora da familia C-ORAL (CRESTI; MONEGLIA, 2005; RASO; MELLO, 2012). Especificamente, serao mostrados os avancos metodologicos implementados especialmente no C-ORAL-BRASIL II (RASO; MELLO; FERRARI, em preparacao). O protocolo preve as etapas de amostragem dos trechos de audio e a analise dos parametros avaliados: relacao sinal-ruido, sobreposicao, f0 e formantes (F1 e F2). O procedimento utilizou uma serie de scripts em Praat que permitiu automatizar a extracao dos dados necessarios a avaliacao. O papel do avaliador e determinante na conferencia dos varios parametros, pois seu julgamento e dirigido atraves de criterios precisos, mas que necessitam de checagem a oitiva, por inspecao visual do espectrograma e de eventuais correcoes manuais. Cada parametro recebeu uma etiqueta que indica seu valor. Para se obter uma etiqueta final de cada audio, que contemple os varios parametros, calculou-se uma media ponderada com valores arbitrarios atribuidos a cada parametro. Os pesos maiores foram atribuidos a f0 e formantes, por se entender que eles sao os mais relevantes para as analises fonetico-fonologicas alem daquelas pragmaticas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.017 | 0.092 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".