Perceptual and Objective Assessment of Envelope Enhancement for Children With Auditory Processing Disorder
Notice bibliographique
Résumé
This paper evaluated the performance of an envelope enhancement (EE) algorithm subjectively by children with auditory processing disorder (APD), and objectively through computational models. Speech intelligibility data was collected from children with APD, for unprocessed and envelope-enhanced speech in the presence of stationary and non-stationary background noise at different signal to noise ratios (SNRs), both with and without noise reduction (NR) algorithms as a front-end to the EE algorithm. Furthermore, intrusive and non-intrusive objective speech intelligibility metrics were derived to predict the perceptual impact of this EE algorithm. Subjective data for stationary noise conditions revealed that the combination of NR and EE algorithms significantly improved the speech intelligibility scores at poor SNRs. In contrast, the same combination was ineffective in improving speech intelligibility in non-stationary noise conditions. Taken together, subjective results suggest that exaggerating the envelope cues improves speech identification scores for children with APD. However, the benefit obtained varies depending upon the type and level of the background noise. Both intrusive and non-intrusive objective speech intelligibility estimators exhibited good correlation with the subjective data, with the intrusive metric demonstrating better generalization capabilities. Implications of these results for hearing aid applications for children with APD is discussed.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».