The Effect of the Audallion?? BEAMformer Noise Reduction Preprocessor on Sound Localization for Cochlear Implant Users
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of the Audallion BEAMformer noise reduction preprocessor on the sound localization ability of children fitted unilaterally with the Nucleus 22-channel cochlear implant. DESIGN: Eight children aged 11 to 14 yr participated. Using three arrays of six loudspeakers, each child was tested in a semi-reverberant sound proof booth representative of a small office environment. The six loudspeakers were positioned 30 degrees apart in the horizontal plane at a distance of 1 m, spanning 150 degrees either directly in front of or to the left or right of the subject. The stimulus to be localized was a 300 msec broadband noise with a rise/decay of 50 msec. Subjects were tested with the BEAMformer in four possible settings, including one single microphone control condition, with each of the three loudspeaker arrays. One block of 60 forced-choice speaker identification trials was presented for each of the 12 listening conditions. On each trial, the stimulus was emitted by one of the six loudspeakers, randomly selected. RESULTS: Results demonstrated that subjects were unable to discriminate among sound sources arrayed horizontally in space using the cochlear implant microphone alone, or in combination, with the BEAMformer microphone located on the other ear. Results also showed that using the BEAMformer did not bias the perception of spatial location. CONCLUSIONS: The localization of acoustic stimuli in pediatric cochlear implant users was unaffected by the use of the Audallion BEAMformer. The apparent origin of most sounds appears to be pulled toward the implanted ear. Further studies are needed to validate findings.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».