COMMENT ON “NOVEL WEB-BASED MUSIC RE-ENGINEERING SOFTWARE FOR ENHANCEMENT OF MUSIC ENJOYMENT AMONG COCHLEAR IMPLANTEES” BY HWA ET AL. (OTOL NEUROTOL 2021;42(9))
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor With great interest, we have read the recent article “Novel web-based music re-engineering software for enhancement of music enjoyment among cochlear implantees” by Hwa et al. (Otol Neurotol 2021;42(9), 1347–1354), which reports on a music preprocessing method for cochlear implants (CIs) and presents an evaluation with CI users. Although we acknowledge the novel contributions of this study, we disagree with claims made by the authors regarding the novelty of “music re-engineering for CIs” per se and the first use of harmonic/percussive source separation (HPSS) methods in this field, and like to point toward a number of relevant publications from our groups, which have not been considered in the mentioned article. In fact, music preprocessing for CIs has been investigated for almost a decade now. In their pioneering work, Buyens et al. (1) studied the effect of music remixing on music preferences in CI users and found that remixes with amplified vocals, bass, and drums were favored over the original mix. This finding led to the development of several music preprocessing algorithms. HPSS (e.g., Ono et al. (2), Driedger et al. (3)), and remixing was first proposed in the context of music processing for CIs by Buyens et al. (4–6). As an alternative to the HPSS approach, deep-learning–based algorithms for blind source separation and remixing were also derived and evaluated (Pons et al. (7), Gajȩcki and Nogueira (8), Tahmasebi et al. (9)). A different strategy based on dimensionality reduction and sparse subspace tracking methods in the time-frequency domain, which is particularly suited for classical music, was proposed by Nagathil et al. (10,11) and Gauer et al. (12–14). Lentz et al. (15) combined the dimensionality reduction approach with HPSS, facilitating its application to a wider range of music genres. An overview on many of these approaches was presented by Nogueira et al. (16). It seems that both authors and reviewers of the article mentioned previously have completely overlooked all of these publications. We hope that, with this letter, we may contribute to bridging apparently disparate scientific communities. Rainer Martin, Ph.D. Institute of Communication Acoustics Ruhr-Universität Bochum Germany [email protected]Wim Buyens, Ph.D. SoundTalks, Leuven, BelgiumAnil Nagathil, Ph.D. Institute of Communication Acoustics Ruhr-Universität Bochum GermanyWaldo Nogueira, Ph.D. Hanover Medical School and Cluster of Excellence “Hearing4all,” Hanover GermanyBas van Dijk, Ph.D. Cochlear Technology Centre Cochlear Ltd., Mechelen, BelgiumJan Wouters, Ph.D. Department Neurosciences KU Leuven, Belgium
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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 | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,009 |
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 ».