Evaluating benefits of remote microphone technology for adults with hearing loss using behavioural and predictive metrics
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the benefit of remote-microphone (RM) systems for adults with sensory hearing loss. DESIGN: Speech recognition in quiet and in background noise was assessed. Participants with hearing loss underwent testing in two device conditions: hearing aids (HAs) alone and HAs with a RM. Normal hearing participants completed testing in the unaided condition. Predictive speech intelligibility modelling using the Hearing-Aid Speech Perception Index (HASPI) was also performed on recordings of HA processed test material. STUDY SAMPLE: Twenty adults with sensory hearing loss and 10 adults with normal hearing participated. RESULTS: Speech recognition for participants with hearing loss improved significantly when using the RM compared to HAs alone fit to Phonak's proprietary prescription. Largest benefits were observed in the most challenging conditions. At the lowest signal-to-noise ratio, participants with hearing loss using a RM outperformed normal hearing listeners. Predicted intelligibility scores produced by HASPI were strongly correlated to behavioural results. CONCLUSIONS: Adults using HAs who have significant difficulties understanding speech in noise will experience considerable benefits with the addition of a RM. Improvements in speech recognition were observed for all participants using RM systems, including those with relatively mild hearing loss. HASPI modelling reliably predicted the speech perception difficulties experienced.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».