Modelling Speech Intelligibility in the Noisy Work- place for Normal-hearing and Hearing-impaired Listeners Using Hearing Protectors
Notice bibliographique
Résumé
A speech intelligibility model was developed and validated for use in workplace environments with hazardous noise levels that require the use of hearing protection devices (HPDs). Two speech perception studies were carried out in laboratory simulations of eight workplace noise environments. The first experiment (n = 32 normal-hearing individuals) was used to develop a general model for speech intelligibility that can be tuned to the specific characteristics of the noise. The second experiment (n = 35) was used to validate the general model for use with listeners covering a wide range of hearing profiles (up to severe hearing loss) and wearing HPDs (earplugs or earmuffs). The model took into account the characteristics of the noise, the signal-to-noise ratio (SNR), the attenuation of the hearing protector, and the hearing status of the listener. Good prediction of speech intelligibility scores in noise with HPDs required the use of correction factors to deal with both audibility (threshold) and distortion (supra threshold) effects arising from hearing loss. Correction factors due to audibility effects were computed from the Speech Intelligibility Index and the pure-tone audiogram. Correction factors due to distortion effects were based on the Hearing-in-Noise Test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».