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Enregistrement W1941998250

Binaural technology for application to active noise reduction communication headsets: design considerations

2000· article· en· W1941998250 sur OpenAlexaffvenue
Christian Giguère, Sharon M. Abel, G. Robert Arrabito

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBinaural recordingComputer scienceMonauralNoise reductionIntelligibility (philosophy)Active listeningSpeech recognitionCockpitHeadphonesNoise (video)LoudspeakerHuman–computer interactionEngineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the fundamental basis and the technical aspects involved in integrating two emerging technologies in the design of communication headsets for use in noisy environments. The first technology, active noise reduction (ANR), can improve signal detection and speech intelligibility by reducing the amount of interfering noise from the environment. The second technology, known as binaural technology, allows the creation of 3D auditory displays, which can improve signal detection and speech intelligibility in noise, and situational awareness, over monaural listening. For an optimal integration of binaural technology into ANR headsets, digital devices are preferred over analog devices. The complexity of the integrated system, particularly the features of the binaural simulation, is found to be largely dependent on the specific demands of the application targeted. Two extreme cases relevant to an aircraft cockpit environment are analyzed. The greatest benefit is likely to be found in situations of divided attention listening in relatively low signal-to-noise environments.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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