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Enregistrement W2313003104 · doi:10.1097/aud.0000000000000112

Development of the Adaptive Music Perception Test

2014· article· en· W2313003104 sur OpenAlexaff
Martin Kirchberger, Frank Russo

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEidgenössische Technische Hochschule Zürich
Mots-clésTimbrePerceptionChord (peer-to-peer)PsychologyAudiologyLoudnessTest (biology)Pitch (Music)Context (archaeology)Auditory perceptionSpeech recognitionComputer scienceMusical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Despite vast amounts of research examining the influence of hearing loss on speech perception, comparatively little is known about its influence on music perception. No standardized test exists to quantify music perception of hearing-impaired (HI) persons in a clinically practical manner. This study presents the Adaptive Music Perception (AMP) test as a tool to assess important aspects of music perception with hearing loss. DESIGN: A computer-driven test was developed to determine the discrimination thresholds of 10 low-level physical dimensions (e.g., duration, level) in the context of perceptual judgments about musical dimensions: meter, harmony, melody, and timbre. In the meter test, the listener is asked to judge whether a tone sequence is duple or triple in meter. The harmony test requires that the listener make judgments about the stability of the chord sequences. In the melody test, the listener must judge whether a comparison melody is the same as a standard melody when presented in transposition and in the context of a chordal accompaniment that serves as a mask. The timbre test requires that the listener determines which of two comparison tones is different in timbre from a standard tone (ABX design). Twenty-one HI participants and 19 normal-hearing (NH) participants were recruited to carry out the music tests. Participants were tested twice on separate occasions to evaluate test-retest reliability. RESULTS: The HI group had significantly higher discrimination thresholds than the NH group in 7 of the 10 low-level physical dimensions: frequency discrimination in the meter test, dissonance and intonation perception in the harmony test, melody-to-chord ratio for both melody types in the melody test, and the perception of brightness and spectral irregularity in the timbre test. Small but significant improvement between test and retest was observed in three dimensions: frequency discrimination (meter test), dissonance (harmony test), and attack length (timbre test). All other dimensions did not show a session effect. Test-retest reliability was poor (<0.6) for spectral irregularity (timbre test); acceptable (>0.6) for pitch and duration (meter test), dissonance and intonation (harmony test), and melody-to-chord ratio I and II (melody test); and excellent (>0.8) for level (meter test) and attack (timbre test). CONCLUSION: The AMP test revealed differences in a wide range of music perceptual abilities between NH and HI listeners. The recognition of meter was more difficult for HI listeners when the listening task was based on frequency discrimination. The HI group was less sensitive to changes in harmony and had more difficulties with distinguishing melodies in a background of music. In addition, the thresholds to discriminate timbre were significantly higher for the HI group in brightness and spectral irregularity dimensions. The AMP test can be used as a research tool to further investigate music perception with hearing aids and compare the benefit of different music processing strategies for the HI listener. Future testing will involve larger samples with the inclusion of hearing aided conditions allowing for the establishment of norms so that the test might be appropriate for use in clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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