Better-ear glimpsing with symmetrically-placed interferers in bilateral cochlear implant users
Notice bibliographique
Résumé
For a frontal speaker in spatially symmetrically placed maskers, normal hearing (NH) listeners can use an optimal “better-ear glimpsing” strategy selecting time-frequency segments with favorable signal-to-noise ratio in either ear. It was shown that for a monaural signal, obtained by an ideal monaural better-ear mask (IMBM), NH listeners can reach similar performance as in the binaural condition, but interaural phase differences at low frequencies can further improve performance. In principle, bilateral cochlear implant (BiCI) users could use a glimpsing strategy; however, they cannot exploit (temporal fine structure) interaural phase differences. Here, speech reception thresholds of NH and BiCI listeners were measured in two symmetric maskers (±60°; speech-shaped stationaty noise, non-sense speech, single talker) using head-related transfer functions and headphone presentation or direct stimulation in BiCI listeners. Furthermore, a statistically independent masker in each ear, diotic presentation with IMBM processing, and a noise vocoder based on the BiCI electrodogram was used in NH. Results indicate that NH with vocoder and BiCI listeners show a strongly reduced binaural benefit in the ±60° condition relative to the co-located condition when compared to NH. However, both groups greatly benefit from IMBM processing (as part of the CI stimulation strategy). Individual differences are compared.
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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 | 0,000 | 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 ».