Adjustments of the amplitude mapping function: Sensitivity of cochlear implant users and effects on subjective preference and speech recognition
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In sound processors of cochlear implant (CI) users, input sound signals are analysed in multiple frequency channels. The amplitude mapping function (AMF) is the output compression function dictating the conversion from (acoustical) channel output levels to (electrical) current levels used for electrode stimulation. This study focused on the detectability of AMF adjustments by CI users and the effects of detectable AMF adjustments on subjective preference and performance. DESIGN: Just noticeable differences (JNDs) for AMF settings were measured for pre-processed sentences at 60 dB SPL in quiet and noise. Three AMF settings, ranging twice the JND, were used during a take-home trial period of 12 days. Subjective ratings were collected and speech recognition in quiet and noise was measured. STUDY SAMPLE: JND measurements: 17 CI users. Field experiment: 15 CI users. RESULTS: JNDs for AMF settings varied among subjects and were similar in quiet and noise. A steeper AMF in the lower part was advantageous for speech recognition in quiet at soft levels. Subjective ratings showed limited agreement with speech recognition, both in quiet and noise. CONCLUSIONS: CI users may benefit from different AMF settings in different listening situations regarding subjective preference and speech perception, especially for speech in quiet.
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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 | 0,000 | 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 ».