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<p class="MsoNormal">Hello,<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p>&nbsp;</o:p></p>
<p class="MsoNormal">All of the Opus quality studies that I&#8217;ve seen focused on human-perceived quality.&nbsp; I&#8217;m interested to know of any experience with machined &#8220;perceived&#8221; quality, particularly related to speech recognition or biometrics.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p>&nbsp;</o:p></p>
<p class="MsoNormal">I&#8217;m also interested in folks thoughts on optimizing Opus for ASR.&nbsp; For example, removing certain classes of comfort noise, filtering non-speech bands, tuned VAD, etc.&nbsp; One could imagine eventually rolling these updates back into the standard
 under an &#8220;ASR&#8221; mode.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p>&nbsp;</o:p></p>
<p class="MsoNormal">A big part of optimizing for ASR will be an infrastructure that reports feedback on candidate improvements and facilitates regression testing.&nbsp; To that end, Nuance is willing to publish a service which allows developers to upload codec
 binaries to our computational grid and report back a score.&nbsp; If such a service is of interest to you, please let me know of any design constraints you have in mind.&nbsp; In particular, I&#8217;d like to know preferences in accuracy vs. latency in the service.&nbsp; For those
 of you familiar with speech recognition, you will be aware that testing involves tens and hundreds of thousands of utterances, hence my concern.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p>&nbsp;</o:p></p>
<p class="MsoNormal">Thank you<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p>&nbsp;</o:p></p>
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