| Texto completo | |
| Autor(es): |
dos Santos, Arthur
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Pereira, Jayr
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Nogueira, Rodrigo
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Masiero, Bruno
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Tavallaey, Shiva Sander
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Zea, Elias
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | ACTA ACUSTICA; v. 8, p. 8-pg., 2024-01-09. |
| Resumo | |
The increasing number of scientific publications in acoustics, in general, presents difficulties in conducting traditional literature surveys. This work explores the use of a generative pre-trained transformer (GPT) model to automate a literature survey of 117 articles on data-driven speech enhancement methods. The main objective is to evaluate the capabilities and limitations of the model in providing accurate responses to specific queries about the papers selected from a reference human-based survey. While we see great potential to automate literature surveys in acoustics, improvements are needed to address technical questions more clearly and accurately. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 22/16168-7 - Separação de objetos sonoros baseada no princípio da esparsidade |
| Beneficiário: | Arthur Nicholas dos Santos |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Processo FAPESP: | 17/08120-6 - Áudio-3D. Aquisição, Codificação e Reprodução de Áudio Espacial |
| Beneficiário: | Bruno Sanches Masiero |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores |
| Processo FAPESP: | 19/22795-1 - Separação de objetos sonoros baseada no princípio da esparsidade |
| Beneficiário: | Arthur Nicholas dos Santos |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |