Design of a System to Measure Spatial Sound Localization Abilities
Notice bibliographique
Résumé
Hearing ability declines with age. Specifically, it has been shown that sound localization ability becomes increasingly unreliable. This paper describes the design of a system that simulates spatial sound sources to be presented to the user via headphones. Simulation of spatial sound sources are calculated using four increasingly complex methods; (1) Phase adjustment simulation, (2) Amplitude adjustment simulation, (3) Amplitude + Phase adjustment simulation, and (4) Head Related Transfer Function (HRTF) adjustment simulation. The preliminary validation experiment is presented in order to evaluate if the system's simulated sources presented via noise cancelling headphones is comparable to previous work using simulated sources presented via a loudspeaker array surrounding the user. Eight participants were asked to report the perceived direction of the source for each simulation method. Overall the amplitude simulation performed the best (47.5% accuracy within a ±30° window), however a high accuracy is not needed for these simulation methods to be relevant. Implementing these methods to differentiate between population groups is the main goal. A secondary repeatability experiment was done using the amplitude simulation, which suggests that the method is suitable give the ±30° window constraint. Future implementations are proposed to evaluate if the user interface and accompanying user feedback is able to identify older adults from younger adults. This may lead to a measure of decreasing hearing abilities associated the aging process.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».