Development of a technical diagnostic method for voice quality impairments perceived in telephone communications, based on an analysis of speech signal
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
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".