Singing in Noise: Can Music-Based Acoustic Features Aid Speech-in-Noise Comprehension?
Notice bibliographique
Résumé
The ability to understand speech-in-noise (SPiN) can be improved with musical training, and music perception is resistant to age-related decline compared to other aspects of auditory cognition. This leads to the possibility that music-based forms of rehabilitation could improve SPiN comprehension. One possible approach to this putative rehabilitation program is to use a scaffolding technique, where a cognitive strength is used to scaffold a cognitive weakness. The first step in this line of research is to determine a source of auditory cognitive strength in SPiN comprehension. Accordingly, the goal of the current study was to determine if adding musical features to target speech could improve SPiN comprehension. Participants were presented with a series of sentences that were either spoken, sung, rapped, or sung with speech-like rhythm. Sentences were presented in noise, and the signal-to-noise ratio [SNR] was adapted based on accuracy. A 50% SNR threshold was determined for each condition. Overall, performance was best when target sentences were sung with speech-like rhythm, and worst when they were sung with musical rhythm. This pattern of results suggests that musical pitch contours can aid in understanding SPiN, and could potentially be used as a cognitive scaffold (i.e. a cognitive strength compared to understanding naturally spoken SPiN) to improve the ability to understand SPiN.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».