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Enregistrement W2034757611 · doi:10.1097/aud.0b013e3182a4a6f9

Analysis of Spatiotemporal Pattern Correction Using a Computational Model of the Auditory Periphery

2013· article· en· W2034757611 sur OpenAlexaff
Timothy Zeyl, Ian C. Bruce

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudnessFormantVowelComputer scienceSpeech recognitionMetric (unit)Intelligibility (philosophy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objectives: The purpose of this study was to determine the cause of poor experimental performance of a spatiotemporal pattern correction (SPC) scheme that has been proposed as a hearing aid algorithm and to determine contexts in which it may provide benefit. The SPC scheme is intended to compensate for altered phase response and group delay differences in the auditory nerve spiking patterns in impaired ears. Based on theoretical models of loudness and the hypothesized importance of temporal fine structure for intelligibility, the compensations of the SPC scheme are expected to provide benefit; however, preliminary experiments revealed that listeners preferred unprocessed or minimally processed speech as opposed to complete SPC processed speech. Design: An improved version of the SPC scheme was evaluated with a computational auditory model in response to a synthesized vowel at multiple SPLs. The impaired model auditory nerve response to SPC-aided stimuli was compared to the unaided stimuli for spectrotemporal response similarity to the healthy auditory model. This comparison included analysis of synchronized rate across auditory nerve characteristic frequencies and a measure of relative phase response of auditory nerve fibers to complex stimuli derived from cross-correlations. Results: Analysis indicates that SPC can improve a metric of relative phase response at low SPLs, but may do so at the cost of decreased spectrotemporal response similarity to the healthy auditory model and degraded synchrony to vowel formants. In-depth analysis identifies several technical and conceptual problems associated with SPC that need to be addressed. These include the following: (1) a nonflat frequency response through the analysis–synthesis filterbank that results from time-varying changes in the relative temporal alignment of filterbank channels, (2) group delay corrections that are based on incorrect frequencies because of spread of synchrony in auditory nerve responses, and (3) frequency modulations in the processed signal created by the insertion of delays. Conclusions: Despite these issues, SPC provided benefit to an error metric derived from auditory nerve response cross-correlations at low SPLs, which may mean phase adjustment is achieved at the expense of other metrics, but could be beneficial for low-level speech. Spatiotemporal pattern correction is a hearing aid algorithm proposed to account for impaired auditory nerve phase response and shortened group delays; however, listening experiments have yielded mixed results. This study employs a computational model of the auditory periphery and discovers that impaired group delays might be adjusted at the cost of degraded synchrony and decreased similarity in the temporal fine structure of the impaired auditory nerve response compared to the healthy response. However, at low SPLs these degradations are small and relative phase of response is most improved, suggesting that spatiotemporal pattern correction is most beneficial at low levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
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