Assessment of a feasible virtual acoustics method for testing hearing aids using the Hearing-Aid Speech Perception Index
Notice bibliographique
Résumé
Significant differences have been found in hearing aid (HA) performance between laboratory and real world test environments. Virtual sound environments provide a degree of control and reproducibility which is lacking in real world testing but may require an impractical number of loudspeakers. We assessed the accuracy of a simulation approach in which sources’ direct sound is delivered by single loudspeakers while room acoustics are reproduced using low-order Ambisonics and a small number of loudspeakers. In a large office, we recorded binaural hearing aid output in response to sentence targets and babble noise presented at various levels and from various combinations of four loudspeakers surrounding a manikin. We measured the loudspeakers’ room impulse responses (IRs) using a 32-channel spherical microphone array (Eigenmike), and split the IRs into "direct sound" and "room sound" portions. In an anechoic chamber, the original acoustics were simulated using Ambisonics or discrete loudspeakers for each source’s direct portion and Ambisonics for the room portion. Ambisonic order and/or number of playback loudspeakers were also varied. HA output in the simulations was recorded using the manikin and assessed by comparing Hearing-Aid Speech Perception Index (HASPI) values computed on the simulation recordings with those made in the original room.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».