Insights into optimal phonemic compression from a computational model of the auditory periphery
Notice bibliographique
Résumé
Phonemic compression schemes for hearing aids have thus far been developed and evaluated based on perceptual criteria such as speech intelligibility, sound comfort, and loudness equalization. Finding compression parameters that optimize all of these perceptual metrics has proved difficult. The goal of this study was to nd optimal single-band gain adjustments based on the response of auditory-nerve bers to speech. Sentences from the TIMIT database were processed by either the NAL-R or the DSL ampli cation scheme, and deviations from these linear prescriptions were obtained by adjusting the overall gain from 40 dB below to 40 dB above the prescribed gains in 5 dB steps. Neural responses were obtained using the cat auditory-periphery model of Zilany and Bruce (2006, 2007). Sentences were analyzed on a phone by phone basis to nd the gain adjustment that minimized the difference in neural response to the amplified phone in the impaired model and the unampli ed phone in the normal model. The optimal gain adjustments were found to depend on whether the error metric included the spike timing information of the neural responses (i.e., a time resolution of several microseconds) or just the mean ring rates (i.e., a time resolution of several milliseconds). To optimize the mean ring rates, gain adjustments on the order of +10 dB were required above the prescribed linear gains in general. In contrast, gain adjustments on the order of 10 dB or more below the prescribed linear gains tended to optimize the responses including spike timing information. Wide dynamic range compression appears to be more bene cial in optimizing the spike timing information than the mean rate information. These results motivate the development of novel nonlinear amplification schemes that simultaneously optimize both spike-timing and mean-rate neural representations.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».