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Enregistrement W1528821249

The effect of sentence repetition on speech intelligibility in noise

2006· article· en· W1528821249 sur OpenAlexaffvenueabout
Roxanne Larose, Isabelle Mercille, Christian Giguère, Chantal Laroche, Véronique Vaillancourt

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntelligibility (philosophy)SentenceSpeech recognitionAudiologyNoise (video)Noise spectrumRepetition (rhetorical device)AcousticsComputer scienceMathematicsPsychologyLinguisticsPhysicsNatural language processingArtificial intelligenceNoise reductionMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of sentence repetition on speech intelligibility in noise was investigated. The benefits of repetition on word intelligibility under continuous and fluctuation noise conditions and the effects of noise conditions on the parameters of the performance-intelligibility (PI) function for sentence spoken once or twice, was examined. Eighteen French-speaking subjects aged between 20 and 30 years with normal hearing were presented lists of 20 sentences from the Canadian French HINT test under three different noise such as continuous speech spectrum noise, and modulated speech-spectrum noise. The subjects were asked twice to repeat heard word under different noise conditions and a score was marked for each response. It was observed that repetition improves the SRT from 2.0 to 5.4 dB and increases the slope of PI function. Result shows that the speech intelligibility is highly pronounced in modulated noise and least in continuous noise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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