Publication

Impact of Excitation Frequency on Short-Term Recording Synchronisation and Confidence Estimation

2011
Conference Papers

Résumé

In this paper, we present the results of a study on excitation frequency impact on short-term recording synchronisation and confidence estimation for multisource audiovisual data, recorded by different personal capturing devices during social events. The core of the algorithm is based on perceptual time-quefrency analysis with a precision of 10 ms. Performance levels achieved to date on 14+ hours hand-labelled dataset have shown positive impact of excitation frequency on temporal synchronisation (98.19% precision for 5 s recordings) and confidence estimation (99.08% precision with 100% recall for 5 s recordings). The results surpass the performance of fast cross correlation while keeping lower system requirements.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/5d94d93f-7877-4130-abd0-6700c441581e

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Intervalle de confiance

vignette|Chaque ligne montre 20 échantillons tirés selon la loi normale de moyenne μ. On y montre l'intervalle de confiance de niveau 50% pour la moyenne correspondante aux 20 échantillons, marquée par un losange. Si l'intervalle contient μ, il est bleu ; sinon il est rouge. En mathématiques, plus précisément en théorie des probabilités et en statistiques, un intervalle de confiance encadre une valeur réelle que l’on cherche à estimer à l’aide de mesures prises par un procédé aléatoire.

Estimation statistics

Estimation statistics, or simply estimation, is a data analysis framework that uses a combination of effect sizes, confidence intervals, precision planning, and meta-analysis to plan experiments, analyze data and interpret results. It complements hypothesis testing approaches such as null hypothesis significance testing (NHST), by going beyond the question is an effect present or not, and provides information about how large an effect is. Estimation statistics is sometimes referred to as the new statistics.

Confidence distribution

In statistical inference, the concept of a confidence distribution (CD) has often been loosely referred to as a distribution function on the parameter space that can represent confidence intervals of all levels for a parameter of interest. Historically, it has typically been constructed by inverting the upper limits of lower sided confidence intervals of all levels, and it was also commonly associated with a fiducial interpretation (fiducial distribution), although it is a purely frequentist concept.

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