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Enregistrement W6945852810 · doi:10.25949/21101362

The test of speech sound perception in noise (ToSSPiN) - effect of first language, spatial separation and reverberation on speech sound identification

2021· dissertation· en· W6945852810 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMacquarie University · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverberationActive listeningAnechoic chamberNoise (video)PerceptionSpeech perceptionBackground noiseIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong>Aims: </strong>The first aim of the study is to investigate the effect of native language on the ToSSPiN in Australian English, Canadian English, and non-native English-speaking people. The second aim is to investigate the differences in performance on the Test of Speech Sound Perception in Noise (ToSSPiN) in face-to-face and remote delivery modes. The final aim is to determine if each phoneme is equal in difficulty and adjust them so that, on average, each are identified 71% of the time at an identical signal-to-noise ratio. <strong>Design: </strong>ToSSPiN targets comprised consonant-vowel-consonant-vowel (CVCV) pseudowords (e.g. /tigu/). Distractors comprised CVCVCVCV pseudo-words. Stimuli were presented using an iPad and headphones. Participants were tested face-to-face at Macquarie University with a researcher recording their responses or remotely via Zoom with a testing partner recording the responses. Scoring occurred adaptively to establish a participant’s speech reception threshold (SRT) expressed as dB signal-to-noise ratio. The listening environment was simulated using reverberant and anechoic head-related transfer functions, creating ecologically valid acoustics. The listening environment also varied in whether the distractors were voiced by the same or different voices from the targets. In the baseline ToSSPiN conditions, the targets originated from 0o azimuth. The distractors originated from ±90<sup>o</sup>, ±67.5<sup>o</sup> and ±45<sup>o</sup> in the spatially separated conditions and 0o in the co-located condition. Reverberation impact (RI) was calculated as the SRT (in dB) in the anechoic condition minus the SRT (in dB) in the reverberant condition. Spatial advantage (SA) was calculated as the SRT (in dB) in the spatially separated condition minus the SRT (in dB) in the co-located condition. <strong>Samples: </strong>SRTs were collected in young adult native Australian-English speakers (<em>n </em>= 24), native Canadian-English speakers (<em>n </em>= 25) or non-native English speakers (<em>n </em>= 34). <strong>Results: </strong>No significant effects of language occurred for the baseline measures, RI or SA. A small but significant effect of delivery mode occurred for RI, but not for SA or baseline measures. Psychometric functions obtained for individual phonemes differed notably and phonemes required adjustments ranging from -2.0 dB for /t/ to +8.7 dB for /h/ to attain equal intelligibility.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · 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