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Enregistrement W2101771740 · doi:10.1109/iecon.1999.819380

An adjustable filter-bank based algorithm for hearing aid systems

2003· article· en· W2101771740 sur OpenAlexafffund
Ahmed Ben Hamida

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésFilter bankFlexibility (engineering)Hearing aidComputer scienceDigital signal processingFilter (signal processing)Speech recognitionSpeech processingCochleaComputer hardwareEngineeringComputer visionAudiologyMedicineElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An adjustable filter-bank based algorithm for digital speech processing "DSP" has been developed for hearing aid systems. This one was endowed with great flexibility and could be used both in cochlear prostheses by enabling to stimulate properly cochlea's nervous cells of totally or profoundly deaf patients, and in conventional hearing aids by providing different possibilities in searching patient comfort. Unlike other similar algorithms, programming handiness was provided to select basic speech characteristics to be considered for patient hearing. The implementation of this filter-bank algorithm on cochlear-prosthesis' DSP-board enables to generate and to control electrical stimulating pulses. In conventional hearing aids driven by DSP, a filter bank-based algorithm permits an ease adjustment of speech amplification, which is fully programmable within the considered sounds' spectrum. In each device, a programmable spectrum cut-up permits to adjust filters' bands relatively to patient's pathology. Programming via a host computer enable flexibility in speech amplification for conventional hearing aids and in cochlea's stimulation for cochlear prostheses. It combines handiness, ease of use and safety features to help meet individual's diverse needs. A computer illustration, based on spectrum cutting-up, was designed to identify filters' outputs. Hence, with this visual measure, clinicians could set up experiments for adjusting correctly hearing aid's operation-parameters.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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