A new research environment for speech testing using hearing-device processing algorithms
Notice bibliographique
Résumé
A common complaint among subjects with hearing loss is the difficulty of understanding speech in the presence of background noise. Speech testing is an integral part of a clinical assessment of hearing loss, complementing the pure tone audiogram and providing useful information regarding speech tolerance and recognition ability as well as helpful cues for hearing-aid fitting. Among other indicators, speech tests are used to determine the speech reception threshold (SRT) defined as the lowest level at which speech can be correctly identified at least 50 percent of the time. The use of such tests is very popular in research as it allows an experimental manipulation of listening conditions in order to study their effects on speech perception with respect to a baseline condition. In this work, we present a new software-based speech testing environment developed in MATLAB in order to facilitate research in speech perception. It includes a graphical user interface which, in addition to the controls required to run the speech test, provides parameters to specify a subject’s hearing profile and a range of listening and processing conditions. It makes use of head-related transfer functions (HRTFs) to simulate different spatial configurations for binaural listening, and a hearing-device simulator to perform a variety of signal-processing conditions commonly found in hearing devices. The system’s design and feature set will be described along with some experimental results collected using the speech material from the Hearing in Noise Test (HINT).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».