Reverberation Time Influences Musical Enjoyment With Cochlear Implants
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify factors that enhance the enjoyment of music in cochlear implant (CI) recipients. Specifically, we assessed the hypothesis that variations in reverberation time (RT60) may be linked to variations in the level of musical enjoyment in CI users. STUDY DESIGN: Prospective analysis of music enjoyment in normal-hearing individuals. SETTING: Single tertiary academic medical center. PATIENTS: Normal-hearing adults (N = 20) were asked to rate a novel 20-second melody on three enjoyment modalities: musicality, pleasantness, and naturalness. INTERVENTION: Subjective rating of music excerpts. MAIN OUTCOME MEASURES: Participants listened to seven different instruments play the melody, each with five levels (0.2, 1.6, 3.0, 5.0, 10.0 s) of RT60, both with and without CI simulation processing. Linear regression analysis with analysis of variance was used to assess the impact of RT60 on music enjoyment. RESULTS: Without CI simulation, music samples with RT60 = 3.0 seconds were ranked most pleasant and most musical, whereas those with RT60 = 1.6 seconds and RT60 = 3.0 seconds were ranked equally most natural (all p < 0.05). With CI simulation, music samples with RT60 = 0.2 seconds were ranked most pleasant, most musical, and most natural (all p < 0.05). Samples without CI simulation show a preference for middle-range RT60, whereas samples with CI simulation show a negative linear relationship between RT60 and musical enjoyment, with preference for minimal reverberation. CONCLUSION: Minimization of RT60 may be a useful strategy for increasing musical enjoyment under CI conditions, both in altering existing music as well as in composition of new music.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».