Notice bibliographique
Résumé
Today’s hearing aids are sophisticated devices that use complex signal processing to alter the acoustic signal. As digital circuit complexity and power efficiency evolve, even more advanced processing algorithms will be possible and will need to be evaluated. Most existing measures of hearing aid processing involve global acoustic (e.g., Articulation Index) or global behavioural (e.g., Hearing in Noise Test) analyses. Such measures have not been shown sensitive enough to detect local acoustic or behavioural changes to individual speech segments that result from complex processing algorithms. The purpose of this study was to provide information to help in the development of a standardized test that can be used for phoneme by phoneme acoustic analysis and speech recognition for the purpose of evaluating the effects of complex hearing aid processing. Such a test would require clear acoustic boundaries for the onset and offset of each phoneme, which to date, have not been determined for semivowel sounds. Using items from the University of Western Ontario Distinctive Features Differences (UWODFD) test, I evaluated the acoustic boundaries at which the English intervocalic semivowels were just perceived by Canadian English listeners. This study aimed to 1) establish the acoustic onset of semivowel identification within the UWODFD items, and 2) evaluate whether that point could be predicted by magnitude of spectral change, formant pattern, and/or formant transition duration. Eight listeners were presented time-sliced UWODFD test tokens and were asked to identify the sound out of a list of 21. A multivariate regression was performed to determine the amount of variance accounted for by each predictor variable. The acoustic boundary for phoneme recognition was determined for each semivowel, using an operational definition of 75% correct recognition. This study successfully established the acoustic boundary for each semivowel. Different combinations of acoustic variables were needed to predict the recognition of different semivowel sounds, however formant ratios and transition duration consistently stood out to be important. No absolute ratio values or transition durations were found to identify the acoustic onsets, although a reduced range of ratio values was observed to separate perception and non-perception.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».