Speech auditory brainstem responses and words-in-noise recognition scores: is there a link?
Notice bibliographique
Résumé
Difficulties recognizing speech in the presence of background noise are often associated with school-based learning problems. One could expect that early identification of these listening difficulties could prevent negative impacts on academic success. Unfortunately, the lack of adequate clinical tools makes it impossible to do so before the age of six. With a view to develop a screening tool for listening difficulties in noise using speech evoked ABR, the aim of this study was to investigate a possible correlation between speech auditory brainstem responses and the performance measured at a words-in- noise recognition task. Forty-five normal hearing adults participated in this study and were divided into three groups. Behavioral measures included a speech recognition task in which a list of words was presented without noise for one condition (quiet), and with a competitive white noise for the other condition(noise). Speech-evoked ABR measures followed, using a recorded syllable presented with and without a competitive noise. A different signal-to- noise ratio (SNR) was used for each group in the noise conditions. As expected, lower word recognition scores were noted in the noise compared to quiet conditions. The lowest average score was obtained by the group exposed to the most difficult SNR. Differences were also observed on the electrophysiological components measured with and without the noise, but the changes were not linear. Interpretations about the relationship between brainstem function and speech recognition in noise performance will be presented. This study contributes to a better understanding of the brainstem responses as a quantifiable measure of the neural encoding of speech sounds and furthermore, to allow for early detection of speech recognition problems in noise.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».