Divided Listening in Noise in a Mock-up of a Military Command Post
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated divided listening in noise in a mock-up of a vehicular command post. The effects of background noise from the vehicle, unattended speech of coworkers on speech understanding, and a visual cue that directed attention to the message source were examined. Sixteen normal-hearing males participated in sixteen listening conditions, defined by combinations of the absence/presence of vehicle and speech babble noises, availability of a vision cue, and number of channels (2 or 3, diotic or dichotic, and loudspeakers) over which concurrent series of call sign, color, and number phrases were presented. All wore a communications headset with integrated hearing protection. A computer keyboard was used to encode phrases beginning with an assigned call sign. Subjects achieved close to 100% correct phrase identification when presented over the headset (with or without vehicle noise) or over the loudspeakers, without vehicle noise. In contrast, the percentage correct phrase identification was significantly less by 30 to 35% when presented over loudspeakers with vehicle noise. Vehicle noise combined with babble noise decreased the accuracy by an additional 12% for dichotic listening. Vision cues increased phrase identification accuracy by 7% for diotic listening. Outcomes could be explained by the at-ear energy spectra of the speech and noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».