Speech-in-noise research: From classrooms to Canadian Armed Forces operational environments
Notice bibliographique
Résumé
The importance of speech intelligibility in learning and occupational environments is evidenced by the abundance of research in room acoustics and auditory communication. In addition to environmental factors such as background noise and reverberation, individual factors including the presence of hearing loss, wearing of hearing aids and hearing protection devices (HPDs), and language proficiency must be considered. Previous work in these areas has provided a benchmark for the study of communication in complex, high noise environments. For Canadian Armed Forces (CAF) members, the high noise levels inside aircraft, armoured vehicles and sea vessels demand the use of HPDs and integrated radio communication systems. This presentation will summarize our research on speech understanding in noise and multi-talker environments using different communication headsets, simulated hearing loss and language proficiency. We will focus on our recent studies of communication between native (L1) and non-native (L2) English speakers, which is applicable to the CAF due to the relatively high percentage of L2 membership. L2 speakers obtained lower scores on speech-in-noise tests than L1 speakers for both radioed and face-to-face speech, despite having a high level of language proficiency. Preliminary results of an investigation of cognitive load for L2 listeners will also be presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».