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Enregistrement W2743132707

Digital noise reduction in hearing aids and its acoustic effect on consonants /s/ and /z/.

2018· article· en· W2743132707 sur OpenAlexaff
Foong Yen Chong, Lorienne M. Jenstad

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)AudiologyAcousticsMedicineNoise reductionHearing lossPhysicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Modulation-based noise reduction (MBNR) is one of the common noise reduction methods used in hearing aids. Gain reduction in high frequency bands may occur for some implementations of MBNR and fricatives might be susceptible to alteration, given the high frequency components in fricative noise. The main objective of this study is to quantify the acoustic effect of MBNR on /s, z/. METHODS: Speech-and-noise signals were presented to, and recorded from, six hearing aids mounted on a head and torso simulator. Test stimuli were nonsense words mixed with pink, cafeteria, or speech-modulated noise at 0 dB SNR. Fricatives /s, z/ were extracted from the recordings for analysis. RESULTS: Analysis of the noise confirmed that MBNR in all hearing aids was activated for the recordings. More than 1.0 dB of acoustic change occurred to /s, z/ when MBNR was turned on in four out of the six hearing aids in the pink and cafeteria noise conditions. The acoustics of /s, z/ by female talkers were affected more than male talkers. Significant relationships between amount of noise reduction and acoustic change of /s, z/ were found. Amount of noise reduction accounts for 42.8% and 16.8% of the variability in acoustic change for /s/ and /z/ respectively. CONCLUSION: Some clinically-available implementations of MBNR have measurable effects on the acoustics of fricatives. Possible implications for speech perception are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2018
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Résumé présentoui

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