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Enregistrement W4398137818 · doi:10.1097/aud.0000000000001481

Neural Envelope Processing at Low Frequencies Predicts Speech Understanding of Children With Hearing Loss in Noise and Reverberation

2024· article· en· W4398137818 sur OpenAlexaboutno aff
Vijayalakshmi Easwar, Z. Ellen Peng, Sriram Boothalingam, Mark Seeto

Notice bibliographique

RevueEar and Hearing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMacquarie UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonAustralian GovernmentHearing Health Foundation
Mots-clésAudiologyReverberationQUIETNoise (video)Speech perceptionHearing lossPsychologyPerceptionSpeech recognitionSensorineural hearing lossAcousticsComputer scienceMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Children with hearing loss experience greater difficulty understanding speech in the presence of noise and reverberation relative to their normal hearing peers despite provision of appropriate amplification. The fidelity of fundamental frequency of voice (f0) encoding-a salient temporal cue for understanding speech in noise-could play a significant role in explaining the variance in abilities among children. However, the nature of deficits in f0 encoding and its relationship with speech understanding are poorly understood. To this end, we evaluated the influence of frequency-specific f0 encoding on speech perception abilities of children with and without hearing loss in the presence of noise and/or reverberation. METHODS: In 14 school-aged children with sensorineural hearing loss fitted with hearing aids and 29 normal hearing peers, envelope following responses (EFRs) were elicited by the vowel /i/, modified to estimate f0 encoding in low (<1.1 kHz) and higher frequencies simultaneously. EFRs to /i/ were elicited in quiet, in the presence of speech-shaped noise at +5 dB signal to noise ratio, with simulated reverberation time of 0.62 sec, as well as both noise and reverberation. EFRs were recorded using single-channel electroencephalogram between the vertex and the nape while children watched a silent movie with captions. Speech discrimination accuracy was measured using the University of Western Ontario Distinctive Features Differences test in each of the four acoustic conditions. Stimuli for EFR recordings and speech discrimination were presented monaurally. RESULTS: Both groups of children demonstrated a frequency-dependent dichotomy in the disruption of f0 encoding, as reflected in EFR amplitude and phase coherence. Greater disruption (i.e., lower EFR amplitudes and phase coherence) was evident in EFRs elicited by low frequencies due to noise and greater disruption was evident in EFRs elicited by higher frequencies due to reverberation. Relative to normal hearing peers, children with hearing loss demonstrated: (a) greater disruption of f0 encoding at low frequencies, particularly in the presence of reverberation, and (b) a positive relationship between f0 encoding at low frequencies and speech discrimination in the hardest listening condition (i.e., when both noise and reverberation were present). CONCLUSIONS: Together, these results provide new evidence for the persistence of suprathreshold temporal processing deficits related to f0 encoding in children despite the provision of appropriate amplification to compensate for hearing loss. These objectively measurable deficits may underlie the greater difficulty experienced by children with hearing loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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