Evaluating the Benefit of Hearing Aids with Motion-Based Beamformer Steering in a Real-World Setup
Notice bibliographique
Résumé
Background:Conventional directional hearing aid microphone technology would obstruct listening intentions in walking situations when the talker and listener walk side by side. The purpose of the current study was to evaluate hearing aids that use a motion sensor to address listening needs during walking. Methods:Participants were 22 older adults with moderate-to-severe hearing loss and experience using hearing aids. Each participant completed two walks in randomized order, one walk with each of two hearing aid programs: 1) a conventional classifier that activated an adaptive, multiband beamformer in loud environments and 2) a classifier that additionally utilized motion-based beamformer steering. Participants walked along a pre-defined track and completed tasks assessing speech understanding and environmental awareness. Results:Most participants preferred the motion-based beamformer steering for speech understanding, environmental awareness, overall listening, and sound quality (p<0.05). Additionally, measures of speech understanding (p<0.01) and localization of sound stimuli (p<0.05) were significantly better with the motion-based beamformer steering than with the conventional classifier.Conclusion:The results suggest that hearing aid users benefit from classifiers that use motion sensor input to adapt the signal processing according to the user’s activity. The real-world setup of this study had limitations but also high ecological validity.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».