Absorption and enjoyment during listening to acoustically masked stories
Notice bibliographique
Résumé
Comprehension of speech masked by background sound requires increased cognitive processing, which makes listening effortful. Research in hearing has focused on such challenging listening experiences, in part because they are thought to contribute to social withdrawal in people with hearing impairment. Research has focused less on positive listening experiences, such as enjoyment and absorption/engagement, despite their potential importance in motivating effortful listening. Moreover, the artificial speech materials – such as disconnected, brief sentences – commonly utilized to investigate speech intelligibility and listening effort may be ill-suited to capture positive experiences when listening is challenging. Here, we investigate how listening to naturalistic spoken stories under acoustic challenges influences the quality of listening experiences. We show (1) that story absorption and enjoyment are only minimally affected by moderate speech masking although listening effort increases; (2) that familiarity with the Harry Potter books and/or movies, providing thematic knowledge, increases absorption and enjoyment and reduces listening effort when listening to the audio of a Harry-Potter summary presented in multi-talker babble; and (3) that absorption and enjoyment increase and effort decreases over time as individuals listen to several stories successively in multi-talker babble. Our research indicates that naturalistic, spoken stories can reveal several concurrent listening experiences and that familiarity with a narrative can increase engagement and reduce effort. Our work also demonstrates that, although listening effort may increase with speech degradation, listeners may still find the experience both absorbing and enjoyable.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».