Auralization study of optimum reverberation for speech intelligibility for normal and hearing-impaired listeners
Notice bibliographique
Résumé
Reverberation and signal-to-noise level difference are two major factors affecting speech intelligibility. They interact in rooms. Past work has accounted for noise using a constant received background-noise level. Noise is actually generated by sources, and varies, and affects speech intelligibility differently, throughout the classroom, depending on where the sources are located. Here, a speech-babble noise source located at different positions in the room was considered. The relative output levels of the speech and noise sources, resulting in different signal-to-noise level differences, were controlled, along with the reverberation. The binaural impulse response of a virtual idealized classroom model was convolved with the Modified Rhyme Test (MRT) source and babble-noise signals in order to find the optimal configuration for speech intelligibility. Speech-intelligibility tests were performed with normal and hard-of-hearing subjects in each of 16 conditions which were combinations of reverberation time, signal-to-noise level difference, and speech- and noise-source locations. For both normal and hearing-impaired subjects, when the speech source was closer to the listener than the noise source, the optimal RT was zero. When the noise source was closer to the listener than the speech source, the optimal RT was generally non-zero. This agrees with theoretical results.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».