Cross-Modal Sensory Boosting to Improve High-Frequency Hearing Loss: Device Development and Validation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-frequency hearing loss is one of the most common problems in the aging population and with those who have a history of exposure to loud noises. This type of hearing loss can be frustrating and disabling, making it difficult to understand speech communication and interact effectively with the world. OBJECTIVE: This study aimed to examine the impact of spatially unique haptic vibrations representing high-frequency phonemes on the self-perceived ability to understand conversations in everyday situations. METHODS: To address high-frequency hearing loss, a multi-motor wristband was developed that uses machine learning to listen for specific high-frequency phonemes. The wristband vibrates in spatially unique locations to represent which phoneme was present in real time. A total of 16 participants with high-frequency hearing loss were recruited and asked to wear the wristband for 6 weeks. The degree of disability associated with hearing loss was measured weekly using the Abbreviated Profile of Hearing Aid Benefit (APHAB). RESULTS: =2.14; P=.10, 2-tailed independent t test). The average benefit score across all participants for ease of communication was 15.44 (SD 13.88; N=16; P<.001, 2-tailed dependent t test). The average benefit score across all participants for background noise was 10.88 (SD 17.54; N=16; P=.03, 2-tailed dependent t test). The average benefit score across all participants for reverberation was 10.84 (SD 16.95; N=16; P=.02, 2-tailed dependent t test). CONCLUSIONS: These findings show that vibrotactile sensory substitution delivered by a wristband that produces spatially distinguishable vibrations in correspondence with high-frequency phonemes helps individuals with high-frequency hearing loss improve their perceived understanding of verbal communication. Vibrotactile feedback provides benefits whether or not a person wears hearing aids, albeit in slightly different ways. Finally, individuals with the greatest perceived difficulty understanding speech experienced the greatest amount of perceived benefit from vibrotactile 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».