| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : An Artificial neural network approach for predicting architectural speech security (L) (PDF, 736 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Xu, J.; Rechercher : Bradley, J. S.1; Rechercher : Gover, B. N.1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de recherche en construction du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | speech privacy, neural networks; Confidentialité des entretiens |
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| Résumé | On a élaboré des mesures fondées sur le rapport signal-bruit dans le but de prédire l'isolement des parleurs et la confidentialité des entretiens dans des immeubles. On a besoin de telles mesures pour évaluer avec précision la probabilité qu'une personne qui se trouve à l'extérieur d'une pièce soit en mesure d'écouter des conversations qui ont lieu à l'intérieur. Cependant, ces mesures ne représentent peut-être pas l'idéal pour des situations où la confidentialité des entretiens est de mise. Dans cette étude, on a examiné une démarche où des réseaux de neurones artificiels servent à représenter directement la relation fonctionnelle entre les rapports signal-bruit dans un spectre de bande d'octaves (de 250 Hz à 8 kHz) d'une part et la mesure d'intelligibilité de la parole et des seuils de confidentialité d'autre part. L'approche axée sur les réseaux de neurones artificiels constitue une méthode directe et précise pour la prédiction des mesures d'intelligibilité et des seuils de confidentialité. |
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| Date de publication | 2005-04-01 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48322
NRC-IRC-17670 |
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| Numéro NPARC | 20377600 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | e66ba208-8e75-4fd2-bf4e-eaa6676081d2 |
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| Enregistrement créé | 2012-07-24 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-07 |
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