Evaluation of an ambient noise insensitive hum-based powered wheelchair controller
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A recently-developed assistive technology nicknamed "the Hummer" was investigated as a potential powered wheelchair controller for individuals with severe and multiple disabilities. System performance in a noisy environment was compared to that obtained with a commercial automatic speech recognition (ASR) system. METHOD: A bi-hum driving protocol was developed to allow the Hummer to serve as a powered wheelchair controller. Participants performed several virtual wheelchair driving tasks of increasing difficulty using the two systems. Custom-written software recorded task execution time, number of commands issued and wall collisions, speed, and trajectory. RESULTS: The bi-hum protocol was shown to be non-intuitive and required user training. Overall, the Hummer achieved lower performance relative to ASR. Once users became accustomed to the protocol, the difference in performance between the two systems became insignificant, particularly for the higher-difficulty task. CONCLUSIONS: The Hummer provides a promising new alternative for powered wheelchair control in everyday environments for individuals with severe and multiple disabilities who are able to hum, particularly for those with severe dysarthria which precludes ASR usage. A more intuitive driving protocol is still needed to reduce user frustration and mitigate user-generated errors; recommendations on how this can be achieved are given herein. [Box: see text].
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».