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Enregistrement W3106588431 · doi:10.1121/1.5147367

Assessment of dynamic spatial release from masking via listener head rotation

2020· article· en· W3106588431 sur OpenAlexaff
Ewan A. Macpherson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAzimuthMasking (illustration)Rotation (mathematics)AcousticsHead (geology)Tone (literature)Computer scienceBinaural recordingPhysicsOpticsArtificial intelligenceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic interaural time-difference (ITD) created by listener head rotation is a potent cue for front/rear sound source localization. In principle this cue could also assist in the segregation of simultaneously presented front and rear sources, particularly when robust high-frequency spectral cues are absent. If so, head rotation might provide dynamic spatial release from masking. We assessed this in a spatial auditory attention task in which multiple different equal-intensity sequences of four spoken digits, low-pass filtered at 1500 Hz, were presented simultaneously—the target sequence from 0 or 180 deg azimuth and distractors from lateral angles of ±22.5 and/or ± 45 deg relative to the target, but in the opposite hemisphere. On each trial, listeners either fixated towards 0 azimuth or oscillated their heads at ∼0.5 Hz with an amplitude of ∼±40 deg. Listeners reported the target sequence heard. In a majority of listeners, there was no benefit of head motion, and therefore no evidence of dynamic spatial release from masking for these stimuli. These results are consistent with those of Culling [J. Exp. Psych. 26, 1760–1769 (2000)], who found that in tone complexes with components smoothly changing in ITD, opposite movement direction for one component was not an effective segregation cue.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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