The effects of microphone positioning in hearables on voice quality and F0 measurements
Notice bibliographique
Résumé
Voice quality and fundamental frequency (F0) metrics are important indicators of motor function and hold promise for health monitoring. Recent advances in hearables have enabled the longitudinal monitoring of speech production and its changes. Hearables can record speech from in-ear microphones (IEMs) and outer-ear microphones (OEMs), but it remains unclear how these measurements from hearables compare to the laboratory gold standard, a microphone placed in front of the mouth. This study examines voice quality and F0 measurements across the IEM, OEM, and the standard method (REF) using parallel recordings. Results showed that the IEM introduced more variability overall; increases in jitter, harmonic-to-noise ratio (HNR), F0 maximum, and standard deviation and decreases in F0 minimum were seen for females. Decreased shimmer and increased HNR were seen in the OEM. The causes of these differences were discussed. The findings indicate that the hearable-based measurements may not align with REF standards, suggesting the need for new standards specific to hearables. Preliminary observations of sex-based differences require further investigation with adequately powered and balanced samples to determine their significance and generalizability. Future research should further explore factors such as occlusion effect and sex-specific differences (e.g., F0 range) in the relationship between hearables and REF measurements.
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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 | 0,009 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».