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Enregistrement W4220746303 · doi:10.3389/fpsyg.2022.838576

Do Age and Linguistic Status Alter the Effect of Sound Source Diffuseness on Speech Recognition in Noise?

2022· article· en· W4220746303 sur OpenAlexafffund
Meital Avivi-Reich, Rupinder Kaur Sran, Bruce A. Schneider

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyLinguisticsSound (geography)Noise (video)Speech recognitionCognitive psychologyAcousticsComputer sciencePhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One aspect of auditory scenes that has received very little attention is the level of diffuseness of sound sources. This aspect has increasing importance due to growing use of amplification systems. When an auditory stimulus is amplified and presented over multiple, spatially-separated loudspeakers, the signal's timbre is altered due to comb filtering. In a previous study we examined how increasing the diffuseness of the sound sources might affect listeners' ability to recognize speech presented in different types of background noise. Listeners performed similarly when both the target and the masker were presented via a similar number of loudspeakers. However, performance improved when the target was presented using a single speaker (compact) and the masker from three spatially separate speakers (diffuse) but worsened when the target was diffuse, and the masker was compact. In the current study, we extended our research to examine whether the effects of timbre changes with age and linguistic experience. Twenty-four older adults whose first language was English (Old-EFLs) and 24 younger adults whose second language was English (Young-ESLs) were asked to repeat non-sense sentences masked by either Noise, Babble, or Speech and their results were compared with those of the Young-EFLs previously tested. Participants were divided into two experimental groups: (1) A Compact-Target group where the target sentences were presented over a single loudspeaker, while the masker was either presented over three loudspeakers or over a single loudspeaker; (2) A Diffuse-Target group, where the target sentences were diffuse while the masker was either compact or diffuse. The results indicate that the Target Timbre has a negligible effect on thresholds when the timbre of the target matches the timbre of the masker in all three groups. When there is a timbre contrast between target and masker, thresholds are significantly lower when the target is compact than when it is diffuse for all three listening groups in a Noise background. However, while this difference is maintained for the Young and Old-EFLs when the masker is Babble or Speech, speech reception thresholds in the Young-ESL group tend to be equivalent for all four combinations of target and masker timbre.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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