Objectivization of the occlusion effect induced by earplugs in laboratory conditions—Effect of earplug type, insertion depth and background noise levels
Notice bibliographique
Résumé
Blocking the earcanal’s entrance with an earplug can lead users to experience discomforts, one being the occlusion effect (OE), typically described as a distorted perception of one’s own voice. This discomfort sometimes causes users to misuse or remove their earplugs which significantly lower their efficiency. Reducing the OE generated by earplugs is therefore critical to make them more comfortable. However, assessing the OE is cumbersome and time-consuming as participants’ feedback is required. Moreover, the influence of factors on the OE, namely, the type or earplug, the insertion depth, and the background noise level, remains to be understood. Hence, this ongoing research aims at objectivizing the OE induced by earplugs during speech. To do so, the OE is assessed in laboratory conditions with 30 normal hearing participants using a questionnaire and by using surrogate earplugs for in-ear microphonic measurements. Various sound pressure level-based indicators are proposed and correlated to the (dis)comfort during the objectivization step. Multiple combinations of earplugs, insertion depths and background noise levels are tested to obtain a ranking of the conditions generating more or less OE. The objectivization of the OE will be a useful tool for manufacturers developing new earplugs without requiring participants’ feedback.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».