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Enregistrement W2050266243 · doi:10.3109/14992027.2013.791031

Development of the speech test signal in Brazilian Portuguese for real-ear measurement

2013· article· en· W2050266243 sur OpenAlexafffund
Luciana Paula Garolla, Susan Scollie, Maria Cecília Martinelli Iório

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Audiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorOntario Innovation Trust
Mots-clésAudiogramBrazilian PortuguesePortugueseAudiologySIGNAL (programming language)Test (biology)Speech recognitionSample (material)Computer scienceAcousticsHearing lossMedicineLinguisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Recommended practice is to verify the gain and/or output of hearing aids with speech or speech-shaped signals. This study has the purpose of developing a speech test signal in Brazilian Portuguese that is electroacoustically similar to the international long-term average speech spectrum (ILTASS) for use in real ear verification systems. DESIGN: A Brazilian Portuguese speech passage was recorded using standardized equipment and procedures for one female talker and compared to ISTS. The passage consisted of simple, declarative sentences making a total of 148 words. STUDY SAMPLE: The recordings of a Brazilian Portuguese passage were filtered to the ILTASS and compared to the International Speech Test Signal (ISTS). Aided recordings were made at three test levels, for three audiograms for the Brazilian Portuguese passage and the ISTS. RESULTS: The unaided test signals were spectrally matched to within 0.5 dB. Aided evaluation revealed that the Brazilian Portuguese passage produced aided spectra that were within 1 dB on average, within about 2 dB per audiogram, and within about 3 dB per frequency for 95% of fittings. CONCLUSION: Results indicate that the Brazilian Portuguese passage developed in this study provides similar electroacoustic hearing-aid evaluations to those expected from the standard ISTS passage.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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