Objective Assessment of Companding Architecture for Assistive Hearing Devices
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with auditory neuropathy spectrum disorder (ANSD) or auditory processing disorders (APDs) often suffer from temporal and spectral processing deficits leading to degraded speech perception, especially in the presence of background noise. Evidence exists that the exaggeration of temporal and spectral cues may enhance intelligibility, although a comprehensive evaluation of envelope and spectral enhancement algorithms is currently lacking. In the present study, the effect of a companding architecture on speech perception, with and without an additional noise reduction algorithm, was investigated with sentence-level-stimuli in different background noise conditions. The companding structure was assessed objectively using the speech-to-reverberation modulation energy ratio (SRMR), which is a non-intrusive metric for speech quality and intelligibility based on a modulation spectral representation of the speech signal. Results of the present study demonstrated that the companding structure improved the predicted speech intelligibility score for all background noise conditions. Furthermore, results revealed that the application of the Minimum-Mean-Square (MMSE) noise reduction algorithm (Ephraim & Malah, IEEE Trans. Acoust, 1984, pp. 1109–1121), which was previously shown to produce lesser musical noise, can significantly improve the performance of companding structure for all Signal-to-Noise ratio (SNR) conditions. These results can potentially guide the choice and activation of companding structure in assistive hearing devices.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».