Objective Quality and Intelligibility Prediction for Users of Assistive Listening Devices: Advantages and limitations of existing tools
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an overview of twelve existing objective speech quality and intelligibility prediction tools. Two classes of algorithms are presented, namely intrusive and non-intrusive, with the former requiring the use of a reference signal, while the latter does not. Investigated metrics include both those developed for normal hearing listeners, as well as those tailored particularly for hearing impaired (HI) listeners who are users of assistive listening devices (i.e., hearing aids, HAs, and cochlear implants, CIs). Representative examples of those optimized for HI listeners include the speech-to-reverberation modulation energy ratio, tailored to hearing aids (SRMR-HA) and to cochlear implants (SRMR-CI); the modulation spectrum area (ModA); the hearing aid speech quality (HASQI) and perception indices (HASPI); and the PErception MOdel - hearing impairment quality (PEMO-Q-HI). The objective metrics are tested on three subjectively-rated speech datasets covering reverberation-alone, noise-alone, and reverberation-plus-noise degradation conditions, as well as degradations resultant from nonlinear frequency compression and different speech enhancement strategies. The advantages and limitations of each measure are highlighted and recommendations are given for suggested uses of the different tools under specific environmental and processing conditions.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».