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Enregistrement W2328394646 · doi:10.1097/01.hj.0000292838.52117.b1

SII PREDICTIONS OF AIDED SPEECH RECOGNITION

2004· article· en· W2328394646 sur OpenAlexaff
Susan Scollie

Notice bibliographique

RevueThe Hearing Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech and dialogue systems
Établissements canadiensCentre for Disability Prevention and Rehabilitation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyHearing lossConsonantSpeech perceptionPsychologyQUIETHearing aidPopulationPerceptionSpeech recognitionMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to predict the consonant-recognition scores of adults, normal-hearing children, and children with hearing loss, using the Speech Intelligibility Index (SII). The SII can predict speech-perception scores by applying an audibility/intelligibility transfer function (AITF). AITFs from listeners with normal hearing may overestimate performance for listeners with hearing loss. Proficiency and/or desensitization corrections, however, have been shown to adjust for this overestimation. Age-related corrections for reduced proficiency have been proposed for use with the elderly. Children require different audibility levels from adults to achieve similar performance. However, the use of age-related proficiency factors has not been investigated in the pediatric population. It was hypothesized that age-related and hearing-related proficiency factors would be required to predict scores successfully across subject groups. We applied a 21-consonant test of speech recognition across five SNRs. Participants were 4 normal-hearing adults, 15 normal-hearing children (ages: 6.6 to 16.9 years, mean = 9.7), and 14 children with hearing loss (ages: 7.5 to 18, mean = 12.5; PTA: 22–72 dB, mean = 50 dB HL). Listeners with hearing impairment completed the TEN test to determine the presence or absence of dead regions in the cochlea. A computer-controlled, 21-consonant, nonsense-bisyllable, speech-recognition task was presented to each subject in quiet and at four SNRs for each of two talkers and two repetitions. The masker was gaussian noise, spectrally shaped to the long-term average speech spectrum of each talker. Stimuli were processed through a custom hearing aid simulator and presented monaurally through an ER3A insert earphone. Presentation stimuli were the DSL[i/o] target levels for 60-dB-SPL speech, using a loudness-normalization strategy. The audibility per listening condition was quantified using the standard SII, taking into account individual real-ear coupler differences for all children. Non-linear age-related and hearing-related proficiency factors were required to predict the scores of all participants accurately. The resulting functions described 94% to 97% of the variance in the speech-recognition scores for the three experimental groups. In summary, the SII could be used successfully to predict speech-recognition scores for both adults and children when an age- and hearing-dependent transfer function was applied. Clinical implications include the following: Children require a greater SNR than adults to achieve the same levels of speech recognition. This is consistent with the pediatric literature. Adult-derived transfer functions should not be used to predict speech-recognition scores for children from either the Articulation Index (AI) or the SII. Listeners with hearing loss require a higher SNR than listeners with normal hearing. This is consistent with the AI/SII literature.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,805
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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