Speech recognition in noise under hearing protection: A computational study of the combined effects of hearing loss and hearing protector attenuation
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: To investigate the effects of hearing protection on speech recognition in noise. DESIGN: Computational study using a speech recognition model that was previously empirically validated. STUDY SAMPLE: Recognition scores were calculated in unprotected and protected conditions for four sets of hearing protector attenuation functions in two different noises, for three simulated hearing profiles illustrative of those anticipated in the noisy workplace. RESULTS: For a normal-hearing profile, recognition scores were not sensitive to the slope of the attenuation function and the overall amount of noise reduction, but protected conditions provided a small but consistent 7-12% benefit compared to unprotected listening. For profiles simulating hearing loss, recognition scores were much more sensitive to the attenuation function. Substantial drops of 30% or more were found compared to unprotected listening in some conditions of steep attenuation slopes and large noise reductions. Attenuation functions modelled from real hearing protectors with nearly-flat attenuation yielded a benefit compared to unprotected listening for all hearing profiles studied. These findings were true in both noises. CONCLUSIONS: Limiting the slope of the hearing protector attenuation function and/or the overall amount of noise reduction is useful and warranted for workers with hearing loss to prevent adverse effects on speech recognition.
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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 | 0,001 |
| 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