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Enregistrement W4400495534 · doi:10.1044/2024_aja-24-00027

Hearing at the Mall: Multibeam Processing Technology Improves Hearing Group Conversations in a Real-World Food Court Environment

2024· article· en· W4400495534 sur OpenAlexaff
Paula Folkeard, Niels Søgaard Jensen, Homayoun Kamkar Parsi, Sascha Bilert, Susan Scollie

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyHearing aidPsychologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to evaluate conversation hearing with an adaptive beamforming hearing aid that supports adaptive tracking of multiple talkers in an ecologically valid, real-world food court environment in a busy mall. METHOD: Twenty older adult experienced hearing aid wearers with sensorineural hearing loss were fitted in the lab with binaural receiver-in-the-canal style hearing aids set with two programs, each having a different beamforming strategy. The participant and two researchers then met in a moderately noisy and reverberant food court at a local mall where the participant was asked to listen to a conversation between the two researchers. Participants rated the extent of their agreement with 10 positively worded statements specific to the conversation twice, once for each program. Participants then provided program-preference ratings for seven different aspects of a conversation during which the programs were switched back and forth by the researcher, so that participants were unaware of the condition to which they were listening. RESULTS: Real-world subjective ratings for all domains resulted in positive values on average for both programs. Pairwise comparisons indicated that the intervention algorithm had higher absolute ratings on five of the 10 criteria including understanding, clarity, focus, listening effort, and background noise. Ratings for preference between programs indicated a significant preference for the intervention algorithm for all seven criteria. CONCLUSIONS: In a real-world setting, the use of hearing aids with separate processing of sounds from the front and back hemisphere provided positive subjective ratings. However, following a group conversation with multiple conversation partners, improvements in the algorithm to account for the locations of interlocutors and the natural head turning of the hearing aid wearer that occurs during a conversation by adding and controlling multiple adaptive beams in the front hemisphere significantly influenced preference for all aspects rated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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