Laboratory assessment of daily-life speech understanding
Notice bibliographique
Résumé
Current laboratory tests of speech understanding that are in common use in audiology do not incorporate important elements of daily listening that engage the cognitive elements of listening (e.g., attention, working memory). Given that cognitive processing takes on a particularly important role in sub-optimal listening scenarios, it is not surprising that traditional speech tests have had limited success in accounting for the complexities of daily listening caused by complex acoustic environments, listening goals that may change from moment to moment, hearing impairment, distortions caused by signal processing, and the auditory processing effects of aging. With the goal of developing better tools for assessing the impact of hearing impairment and sensory and cognitive interventions (hearing technology, auditory and cognitive training) on speech communication, we are developing a new speech test and measurement paradigm that incorporates important elements of daily listening that engage cognitive aspects of auditory processing. The new test focuses on understanding the meaning of speech rather than just hearing and reporting the phonetic elements of speech. It also incorporates important demands of daily listening such as the need for listeners to operate within the context of a continuous flow of speech information and with the presence of competing speech. This presentation will review how the test is constructed to achieve these elements of listening, and what impact these elements have on performance when compared to traditional tests of speech reception. Such research should lead to tests that are better than traditional tests at predicting the effects of treatments on real-life experiences of listening-instrument users. As such, they may form a part of a toolkit that clinicians deploy for determining intervention plans for their patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».