MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2551346875 · doi:10.1121/1.4970074

Speech perception and production with one level-dependent hearing protector

2016· article· en· W2551346875 sur OpenAlexaff
Christian Giguère, Chantal Laroche, Véronique Vaillancourt, Ghazaleh Vaziri, Nicolas N. Ellaham, Hilmi R. Dajani

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHearing protectionNoise (video)Active listeningAudiologyHearing lossComputer scienceSpeech perceptionProduction (economics)AcousticsSpeech recognitionPerceptionPsychologyMedicineCommunicationArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electronic level-dependent hearing protectors aim to enhance communications and situational awareness in the noisy workplace compared to passive hearing protectors. From a listener’s perspective, the fixed attenuation provided by passive hearing protection interferes with speech recognition in noise in users with hearing loss. From a talker’s perspective, they also disrupt the Lombard reflex and induce an occlusion effect, which leads to a reduced vocal output in noise and compounds the problem. This paper presents laboratory data on speech recognition and production in noise with one level-dependent earmuff device. The device was tested in the level-dependent mode at two different gain settings as well as in a powered OFF condition to simulate passive protection within the same device. Level-dependent hearing protection provided significant speech recognition benefits in noise compared to passive protection, especially for users with hearing loss, and performance often exceeded unprotected listening. Talker speech output levels were also found to be higher in noise when the hearing protector was operated in a level-dependent mode compared to passive protection, but not as high as when unprotected, indicating only a partial recovery of speech production mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of the Acoustical Society of America→Même sujetHearing Loss and Rehabilitation→Travaux en français237 207→