Talker- and language-specific effects on speech intelligibility in noise assessed with bilingual talkers: Which language is more robust against noise and reverberation?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Investigate talker- and language-specific aspects of speech intelligibility in noise and reverberation using highly comparable matrix sentence tests across languages. DESIGN: Matrix sentences spoken by German/Russian and German/Spanish bilingual talkers were recorded. These sentences were used to measure speech reception thresholds (SRTs) with native listeners in the respective languages in different listening conditions (stationary and fluctuating noise, multi-talker babble, reverberated speech-in-noise condition). STUDY SAMPLE: Four German/Russian and four German/Spanish bilingual talkers; 20 native German-speaking, 10 native Russian-speaking, and 10 native Spanish-speaking listeners. RESULTS: Across-talker SRT differences of up to 6 dB were found for both groups of bilinguals. SRTs of German/Russian bilingual talkers were the same in both languages. SRTs of German/Spanish bilingual talkers were higher when they talked in Spanish than when they talked in German. The benefit from listening in the gaps was similar across all languages. The detrimental effect of reverberation was larger for Spanish than for German and Russian. CONCLUSIONS: Within the limitations set by the number and slight accentedness of talkers and other possible confounding factors, talker- and test-condition-dependent differences were isolated from the language effect: Russian and German exhibited similar intelligibility in noise and reverberation, whereas Spanish was more impaired in these situations.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle