Measurement and Characterization of Hearing Protection Devices in the Presence of Impulse Sound
Notice bibliographique
Résumé
Impulsive sounds can cause severe hearing damage and even hearing loss. Sound protection devices are widely used to attenuate impulsive sounds and reduce their impact on hearing. Properly measuring and characterizing the sound attenuation is essential when choosing a specific hearing protection device. Currently, hearing protection devices are often characterized using the Impulse Peak Insertion Loss (IPIL) that measures the total attenuation across all frequency bands. IPIL does not provide any information about the spectral attenuation of the device. Human hearing is spectrally sensitive, and the risk of noise-induced hearing damage is frequency-dependent. Therefore, characterizing hearing protection devices has to be done for both the peak and the full audible frequency spectrum from 20 Hz to 20k Hz. In this paper, we propose a novel energy preserving method for estimating the 1/3 octave band insertion loss using the continuous wavelet transform. To do so, we collected gunshot audio sounds from firing a sniper rifle and evaluated the sound attenuation effect of adding a sound protection device (or sound suppressor) to the rifle. The method that we called Wavelets Octave Band Insertion Loss (WOBIL) is compared with existing methods such as the IPIL, the Impulsive Spectral Insertion Loss (ISIL) and the recently published Octave Band Impulse Peak Insertion Loss (OBIPIL).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».