MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3165403203 · doi:10.31234/osf.io/e865q

Recognizing voices through a cochlear implant: A systematic review

2021· review· en· W3165403203 sur OpenAlexafffund
Adriel John Orena, Sarah Colby

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNational Institutes of Health
Mots-clésCochlear implantAudiologyPerceptionSpeech perceptionVocal tractIdentification (biology)PsychologyMedicineSpeech recognitionComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Some cochlear implant (CI) users report having difficulty accessing indexical information in the speech signal, presumably due to the transformation from acoustic to electric signal in CI devices. The purpose of this paper was to systematically review and evaluate the existing research on talker perception in CI users. Specifically, we reviewed the performance of CI users in talker discrimination, gender identification, and talker recognition tasks in relation to performance by normal-hearing (NH) listeners. We also examined the different factors (such asparticipant, hearing and device characteristics) that might influence talker perception.Design: We completed a systematic search of the literature with select keywords using citation aggregation software to search Google Scholar. We included primary reports that had at least one group of participants with cochlear implants, and had an experimental task that measured talker or voice perception. Each included study was also evaluated for quality of evidence.Results: The initial search resulted in 1239 references, which were first screened for inclusion and then evaluated in full. Thirty-nine studies examining talker identification, talker discrimimnation, and gender discrimination were included in the final review. The majority of studies were focused on adult postlingual cochlear implant users, with a few studies focused on prelingual implant users. As a group, CI users generally performed above chance in talker perception tasks, but performed worse than NH controls. Nonetheless, a subset of CI users reached the same level of performance as NH participants. CI users relied more heavily on fundamental frequency over vocal tract length cues to distinguish talkers compared to NH listeners. Within groups of CI users, there is moderate evidence for a bimodal benefit for talker perception, and there are mixed findings about the effects of hearing experience. Performance in talker discrimination tasks was related to other linguistic tasks, including word recognition. Conclusion: The current review highlights the challenges faced by CI users in tracking and recognizing voices and how they adapt to it. There is clear evidence that CI users can process indexical information, albeit differently and more effortfully than NH listeners. Recent work has begun to describe some of the factors that might ease the challenges of talker perception in CI users, but further high-quality research is needed to disentangle some of the mixed findings. We conclude by suggesting some future avenues of research to optimize real-world speech outcomes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,005
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHearing Loss and Rehabilitation→Travaux en français237 207→