Speech Recognition with In-the-Ear and Behind-the-Ear Dual-Microphone Hearing Instruments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The primary purpose of this study was to compare the overall listening benefit in diffuse noise provided by dual-microphone technology in an in-the-ear (ITE) hearing instrument to that provided by dual-microphone technology in a behind-the-ear (BTE) hearing instrument. Further, the study was designed to determine whether the use of the dual-microphone + the manufacturer's party response algorithm in the ITE and BTE hearing instruments provided listening benefit in diffuse noise over their respective omnidirectional microphone modes. Twenty-four adults with mild to moderately severe sensorineural hearing loss were evaluated while wearing binaural BTE and ITE hearing instruments. The results indicated that the dual-microphone + party response mode did provide significant benefit in diffuse noise for both the ITE (3.27 dB signal-to-noise ratio [SNR] improvement) and BTE (5.77 dB SNR improvement) hearing instruments relative to their respective conventional omnidirectional microphones. No significant difference in performance was found between the ITE and BTE hearing instruments when each device was in the dual-microphone + party response mode. It is concluded that the use of dual-microphone technology in both ITE and BTE hearing instruments can improve speech recognition in diffuse noise. Abbreviations: BTE = behind the ear, DI = Directivity Index, DSL [i/o] = desired sensation level input/output, HINT = Hearing in Noise Test, ITE = in the ear, KEMAR = Knowles electronic manikin for acoustic research, REAR = real-ear aided response, RECD = real-ear-to-coupler difference, RESR = real-ear saturation response, RTS = reception threshold for sentences, SC + a.R.T = super compression plus adaptive recovery time, SNR = signal-to-noise ratio
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».