Children’s Speech Recognition and Loudness Perception With the Desired Sensation Level v5 Quiet and Noise Prescriptions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether Desired Sensation Level (DSL) v5 Noise is a viable hearing instrument prescriptive algorithm for children, in comparison with DSL v5 Quiet. In particular, the authors compared children's performance on measures of consonant recognition in quiet, sentence recognition in noise, and loudness perception when fitted with DSL v5 Quiet and Noise. METHOD: Eleven children (ages 8 to 17 years) with stable, congenital sensorineural hearing losses participated in the study. Participants were fitted bilaterally to DSL v5 prescriptions with behind-the-ear hearing instruments. The order of prescription was counterbalanced across participants. Repeated measures analysis of variance was used to compare performance between prescriptions. RESULTS: Use of the Noise prescription resulted in a significant decrease in consonant perception in Quiet with low-level input, but no difference with average-level input. There was no significant difference in sentence-in-noise recognition between the two prescriptions. Loudness ratings for input levels above 72 dB SPL were significantly lower with the noise prescription. CONCLUSIONS: Average-level consonant recognition in quiet was preserved and aversive loudness was alleviated by the Noise prescription relative to the quiet prescription, which suggests that the DSL v5 Noise prescription may be an effective approach to managing the nonquiet listening needs of children with hearing loss.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».