Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Frequency lowering technologies offer an alternative amplification solution for severe to profound high frequency hearing losses. While frequency lowering technologies may improve audibility of high frequency sounds, the very nature of this processing can affect the perceived sound quality. This article reports the results from two studies that investigated the impact of a nonlinear frequency compression (NFC) algorithm on perceived sound quality. In the first study, the cutoff frequency and compression ratio parameters of the NFC algorithm were varied, and their effect on the speech quality was measured subjectively with 12 normal hearing adults, 12 normal hearing children, 13 hearing impaired adults, and 9 hearing impaired children. In the second study, 12 normal hearing and 8 hearing impaired adult listeners rated the quality of speech in quiet, speech in noise, and music after processing with a different set of NFC parameters. Results showed that the cutoff frequency parameter had more impact on sound quality ratings than the compression ratio, and that the hearing impaired adults were more tolerant to increased frequency compression than normal hearing adults. No statistically significant differences were found in the sound quality ratings of speech-in-noise and music stimuli processed through various NFC settings by hearing impaired listeners. These findings suggest that there may be an acceptable range of NFC settings for hearing impaired individuals where sound quality is not adversely affected. These results may assist an Audiologist in clinical NFC hearing aid fittings for achieving a balance between high frequency audibility and sound quality.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle