Reduced semantic context and signal-to-noise ratio increase listening effort as measured using functional near-infrared spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Understanding speech in noise can be highly effortful. Decreasing the signal-to-noise ratio (SNR) of speech increases listening effort, but it is relatively unclear if decreasing the level of semantic context does as well. The current study used functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) to evaluate two primary hypotheses: (1) listening effort (operationalized as oxygenation of the left lateral PFC) increases as the SNR decreases and (2) listening effort increases as context decreases. Design: Twenty-eight younger adults with normal hearing completed the Revised Speech Perception in Noise (R-SPIN) Test, in which they listened to sentences and reported the final word. These sentences either had an easy SNR (+4 dB) or a hard SNR (-2 dB), and were either low in semantic context (e.g., “Tom could have thought about the sport”) or high in context (e.g., “She had to vacuum the rug”). PFC oxygenation was measured throughout using fNIRS. Results: Accuracy on the R-SPIN Test was worse when the SNR was hard than when it was easy, and worse for sentences low in semantic context than high in context. Similarly, oxygenation across the entire PFC (including the left lateral PFC) was greater when the SNR was hard, and left lateral PFC oxygenation was greater when context was low. Conclusions: These results suggest that activation of the left lateral PFC (interpreted here as reflecting listening effort) increases to compensate for acoustic and linguistic challenges. This may reflect the increased engagement of domain-general and domain-specific processes subserved by the DLPFC (e.g., cognitive control) and IFG (e.g., predicting the sensory consequences of articulatory gestures), respectively.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».