論文の概要: Nosey: Open-source hardware for acoustic nasalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23339v1
• Date: Thu, 29 May 2025 11:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.818929
• Title: Nosey: Open-source hardware for acoustic nasalance
• Title（参考訳）: Nosey:音響鎮静のためのオープンソースハードウェア
• Authors: Maya Dewhurst, Jack Collins, Justin J. H. Lo, Roy Alderton, Sam Kirkham,
• Abstract要約: 本研究では,低コストでカスタマイズ可能な3DプリントシステムであるNoseyを紹介した。 ノゼイは、商業機器よりも常に高いナサランススコアを示しているが、音韻環境間のコントラストの大きさは、システム間で同等である。 我々は,Noseyは市販の鼻咽喉科装置に代わる柔軟で費用対効果の高い代替品であり,データ収集に利用するための方法論的考察を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.005912045854039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Nosey (Nasalance Open Source Estimation sYstem), a low-cost, customizable, 3D-printed system for recording acoustic nasalance data that we have made available as open-source hardware (http://github.com/phoneticslab/nosey). We first outline the motivations and design principles behind our hardware nasalance system, and then present a comparison between Nosey and a commercial nasalance device. Nosey shows consistently higher nasalance scores than the commercial device, but the magnitude of contrast between phonological environments is comparable between systems. We also review ways of customizing the hardware to facilitate testing, such as comparison of microphones and different construction materials. We conclude that Nosey is a flexible and cost-effective alternative to commercial nasometry devices and propose some methodological considerations for its use in data collection.
• Abstract（参考訳）: Nosey(Nasalance Open Source Estimation sYstem)は,オープンソースハードウェア(http://github.com/phoneticslab/nosey)として使用可能な,低コストでカスタマイズ可能な3Dプリントシステムである。 まず、ハードウェアナサランスシステムの背後にあるモチベーションと設計原則を概説し、次に、Noseyと商用ナサランスデバイスの比較を示す。 ノゼイは、商業機器よりも常に高いナサランススコアを示しているが、音韻環境間のコントラストの大きさは、システム間で同等である。 また、マイクロフォンと異なる建設材料の比較など、テストを容易にするためのハードウェアのカスタマイズ方法についても検討する。 我々は,Noseyは市販の鼻咽喉科装置に代わる柔軟で費用対効果の高い代替品であり,データ収集に利用するための方法論的考察を提案する。

関連論文リスト

• ESPnet-SDS: Unified Toolkit and Demo for Spoken Dialogue Systems [57.806797579986075]
  本稿では,各種ケースドおよびE2E音声対話システムのための統一Webインターフェースを構築するための,オープンソースのユーザフレンドリなツールキットを提案する。 評価指標を用いて,音声対話システムおよびE2E音声対話システムと人間の会話データセットをプロキシとして比較した。 我々の分析は、このツールキットが研究者に、異なる技術の比較と対比を行なわせることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T15:24:02Z)
• Multi-objective Differentiable Neural Architecture Search [58.67218773054753]
  我々は,ユーザの好みをトレードオフ性能やハードウェアメトリクスにエンコードするNASアルゴリズムを提案する。 提案手法は,既存のMOO NAS手法を,定性的に異なる検索空間やデータセットの広い範囲で性能良くする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T10:09:04Z)
• Robust Wake-Up Word Detection by Two-stage Multi-resolution Ensembles [48.208214762257136]
  オーディオストリームのリアルタイム処理のための軽量オンデバイスモデルと、サーバ側の検証モデルである。 プライバシーを保護するため、オーディオ機能は生のオーディオではなくクラウドに送られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T16:22:18Z)
• End-to-End Binaural Speech Synthesis [71.1869877389535]
  本稿では,低ビットレート音声システムと強力なデコーダを組み合わせたエンドツーエンド音声合成システムを提案する。 実感的な聴覚シーンを作るために必要な環境効果を捉える上で, 対人的損失がもたらす効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T05:18:36Z)
• Personalized breath based biometric authentication with wearable multimodality [2.335150656883681]
  鼻音の特徴を持つ呼吸は、個人識別と検証において潜在的なバイオメトリックスとして示されている。 胸部のモーションセンサーが捉えた他のモダリティから得られる情報に加えて、オーディオ機能によってパフォーマンスがさらに向上することを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-29T17:41:43Z)
• A Learned Stereo Depth System for Robotic Manipulation in Homes [2.06216858680643]
  人間の環境に最適化された高密度で正確な点雲を生成する受動的ステレオ深度システムを提案する。 このシステムは、学習されたステレオマッチングとエンジニアリングされたフィルタリング、トレーニングとデータミキシングの方法論、センサーハードウェア設計を組み合わせたアルゴリズムで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-23T20:53:55Z)
• SensiX: A Platform for Collaborative Machine Learning on the Edge [69.1412199244903]
  センサデータとセンサモデルの間に留まるパーソナルエッジプラットフォームであるSensiXを紹介する。 動作および音声に基づくマルチデバイスセンシングシステムの開発において,その有効性を示す。 評価の結果,SensiXは3mWのオーバヘッドを犠牲にして,全体の精度が7～13%向上し,環境のダイナミクスが最大30%向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-04T23:06:56Z)
• A Distributed Framework to Orchestrate Video Analytics Applications [0.09236074230806578]
  We propose a distributed framework to orchestrate video analytics across Edge and Cloud resources。 本稿では,提案するフレームワークと最先端モデルについて検討し,様々な指標について比較分析を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-17T07:10:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。