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Enregistrement W2955575404 · doi:10.3766/jaaa.16179

Sound Quality Effects of an Adaptive Nonlinear Frequency Compression Processor with Normal-Hearing and Hearing-Impaired Listeners

2019· article· en· W2955575404 sur OpenAlexaff
Danielle Glista, Marianne Hawkins, Jonathan M. Vaisberg, Nazanin Pourmand, Vijay Parsa, Susan Scollie

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Audiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologySound qualityHearing aidActive listeningStimulus (psychology)PsychologyQuality (philosophy)Hearing impairedAudiogramSpeech recognitionHearing lossComputer scienceMedicineCommunicationCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frequency lowering (FL) technology offers a means of improving audibility of high-frequency sounds. For some listeners, the benefit of such technology can be accompanied by a perceived degradation in sound quality, depending on the strength of the FL setting. PURPOSE: The studies presented in this article investigate the effect of a new type of FL signal processing for hearing aids, adaptive nonlinear frequency compression (ANFC), on subjective speech quality. RESEARCH DESIGN: Listener ratings of sound quality were collected for speech stimuli processed with systematically varied fitting parameters. STUDY SAMPLE: Study 1 included 40 normal-hearing (NH) adult and child listeners. Study 2 included 11 hearing-impaired (HI) adult and child listeners. HI listeners were fitted with laboratory-worn hearing aids for use during listening tasks. INTERVENTION: Speech quality ratings were assessed across test conditions consisting of various strengths of static nonlinear frequency compression (NFC) and ANFC speech. Test conditions included those that were fine-tuned on an individual basis per hearing aid fitting and conditions that were modified to intentionally alter the sound quality of the signal. DATA COLLECTION AND ANALYSIS: Listeners rated speech quality using the MUlti Stimulus test with Hidden Reference and Anchor (MUSHRA) test paradigm. Ratings were analyzed for reliability and to compare results across conditions. RESULTS: Results show that interrater reliability is high for both studies, indicating that NH and HI listeners from both adult and child age groups can reliably complete the MUSHRA task. Results comparing sound quality ratings across experimental conditions suggest that both the NH and HI listener groups rate the stimuli intended to have poor sound quality (e.g., anchors and the strongest available parameter settings) as having below-average sound quality ratings. A different trend in the results is reported when considering the other experimental conditions across the listener groups in the studies. Speech quality ratings measured with NH listeners improve as the strength of ANFC decreases, with a range of bad to good ratings reported, on average. Speech quality ratings measured with HI listeners are similar and above-average for many of the experimental stimuli, including those with fine-tuned NFC and ANFC parameters. CONCLUSIONS: Overall, HI listeners provide similar sound quality ratings when comparing static and adaptive forms of frequency compression, especially when considering the individualized parameter settings. These findings suggest that a range in settings may result in above-average sound quality for adults and children with hearing impairment. Furthermore, the fitter should fine-tune FL parameters for each individual listener, regardless of type of FL technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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