SttOverSuppressionScorer
Paarweiser Detektor für übermäßige Unterdrückung mit zwei physikalisch fundierten Signalen: musikalisches Rauschen anhand des zeitlichen Kurtosis-Verhältnisses zwischen bereinigtem und rohem Signal im Sprachband sowie abgeflachte Modulation anhand des Verlusts der Hüllkurvenenergie bei 4 bis 16 Hz. Verwendet kein LLM und keine GPU, sondern numpy, librosa und soundfile. Laufzeit etwa 30 ms pro Paar.
Übersicht
Paarweiser Detektor für übermäßige Unterdrückung mit zwei physikalisch fundierten Signalen: musikalisches Rauschen anhand des zeitlichen Kurtosis-Verhältnisses zwischen bereinigtem und rohem Signal im Sprachband sowie abgeflachte Modulation anhand des Verlusts der Hüllkurvenenergie bei 4 bis 16 Hz. Verwendet kein LLM und keine GPU, sondern numpy, librosa und soundfile. Laufzeit etwa 30 ms pro Paar.
Anwendungsfälle
- Allgemeine KI-Evaluierung und Qualitätsbewertung
Funktionsweise
Dieser Scorer validiert Ausgaben mithilfe einer deterministischen regelbasierten Evaluierung anhand konkreter Kriterien. Vordefinierte Regeln und Muster bewerten die Antwort und liefern konsistente, reproduzierbare Ergebnisse ohne LLM-Inferenz.
Eingabeschema
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| stt_data.metadata | any | Ja | - |
| stt_data.audio_uuid (or stt_data.audio_url) | any | Ja | - |
| stt_data.raw_audio_uuid (or stt_data.raw_audio_url) | any | Ja | - |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | any | - |
| passed | any | - |
| reasoning | any | - |
| metadata | any | - |
Score-Interpretation
Verwandte Scorer
SttEfficacyScorer
Bewertet die Übereinstimmung des Transkripts mit dem gesprochenen Audio auf einer Skala von 1 bis 10...
Sprache und AudioAgentWpmScorer
Berechnet die Sprechrate des Agenten in Wörtern pro Minute aus dem Text der Assistentenantworten und...
Sprache und AudioAiInterruptUserScorer
Zählt Unterbrechungen durch den Agenten, wenn er zu sprechen beginnt, während der Nutzer noch sprich...
Sprache und AudioAssistantAveragePitchScorer
Ermittelt die mittlere Grundfrequenz in Hz auf dem Assistentenkanal mit librosa yin und bildet sie f...
Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie SttOverSuppressionScorer, wenn Sie die Aspekte audio Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für allgemeine ki-evaluierung und qualitätsbewertung.
Warum benötigt dieser Scorer keine erwartete Ausgabe?
Dieser Scorer evaluiert Qualitätsaspekte, für die kein Vergleich mit einer Referenzantwort erforderlich ist. System-Prompt und Kontext dienen als implizite Ground Truth.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Ja, der Standardschwellenwert von 7 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
Möchten Sie SttOverSuppressionScorer ausprobieren?
Starten Sie die Evaluierung Ihrer KI-Agenten mit der umfassenden Scorer-Bibliothek von Noveum.ai.
Weitere Scorer entdecken
Entdecken Sie 112 kalibrierte LLM-as-Judge-Scorer für umfassende KI-Evaluierungen
