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Enregistrement W2034634943 · doi:10.1121/1.4877799

Effects of room-acoustic exposure on localization and speech perception in cocktail-party listening situations

2014· article· en· W2034634943 sur OpenAlexaff
Renita Sudirga, Margaret F. Cheesman, Ewan A. Macpherson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverberationActive listeningPerceptionAcousticsAnechoic chamberSpeech perceptionTask (project management)Computer scienceAudiologySpeech recognitionPsychologyCommunicationPhysicsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Given previous findings suggesting perceptual mechanisms counteracting the effects of reverberation in a number of listening tasks, we asked whether listening experience in a particular room can enhance localization and speech perception abilities in cocktail-party situations. Utilizing the CRM stimuli we measured listeners' abilities in: (1) identifying the location of a speech target given a (-22.5o, 0o, + 22.5o) talker configuration, (2) identifying the target color/number under co-located (0o, 0o, 0o) and spatially-separated (Ő22.5o, 0o, + 22.5o) configurations. Stimuli were presented in three types of artificial reverberation. All reverberation types had the same relative times-of-arrival and levels of the reflections (T60 = 400 ms, C50 = 14 dB; wideband) and varied only in the lateral spread of the reflections. Reverberated stimuli were presented via a circular loudspeaker array situated in an anechoic chamber. Listening exposure was varied by mixing or fixing the reverberation type within a block of trials. For the location identification task, exposure benefit decreased with increasing Target-to-Masker Ratio (TMR). No exposure effect was observed in the speech perception task at Ő4 to 10 dB TMRs, except in the separated, narrowest reverberation condition. Results will be discussed in relation to the different nature of the tasks and findings from other studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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