Quality of voices processed by hearing aids: Intra-talker differences
Notice bibliographique
Résumé
The effects of hearing aid signal processing depend on the voice characteristics of a talker. For example, we have found that the perceptual and acoustic consequences of hearing aid signal processing vary across talkers and that these effects can be explained, in part, by the acoustic differences between the different voices. However, we find that different utterances spoken by the same talker are also differentially affected by the hearing aid signal processing. In this study, we quantified the acoustic and perceptual consequences of hearing aid signal processing on several utterances spoken by the same talker. The voices were presented in quiet and in the presence of babble noise (10 dB SNR). The voices were processed with varying amounts of frequency compression, wide dynamic range compression and noise suppression (spectral subtraction). We considered intra-talker variability using an objective quality metric (Hearing Aid Sound Quality Index) and perceptual ratings of quality. We analyzed sentences from several different speech corpora, including the Hearing-in-Noise Test (HINT), IEEE and TIMIT. The results showed interactions between the effects of signal processing and the acoustic characteristics of specific utterances spoken by an individual. [Work supported in part by GN ReSound and NSERC]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».