Preliminary Investigation of the Passively Evoked N400 as a Tool for Estimating Speech-in-Noise Thresholds
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Speech-in-noise testing relies on a number of factors beyond the auditory system, such as cognitive function, compliance, and motor function. It may be possible to avoid these limitations by using electroencephalography. The present study explored this possibility using the N400. METHOD: Eleven adults with typical hearing heard high-constraint sentences with congruent and incongruent terminal words in the presence of speech-shaped noise. Participants ignored all auditory stimulation and watched a video. The signal-to-noise ratio (SNR) was varied around each participant's behavioral threshold during electroencephalography recording. Speech was also heard in quiet. RESULTS: The amplitude of the N400 effect exhibited a nonlinear relationship with SNR. In the presence of background noise, amplitude decreased from high (+4 dB) to low (+1 dB) SNR but increased dramatically at threshold before decreasing again at subthreshold SNR (-2 dB). CONCLUSIONS: The SNR of speech in noise modulates the amplitude of the N400 effect to semantic anomalies in a nonlinear fashion. These results are the first to demonstrate modulation of the passively evoked N400 by SNR in speech-shaped noise and represent a first step toward the end goal of developing an N400-based physiological metric for speech-in-noise testing.
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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 | 0,006 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».