On the Use of Wide Dynamic Range Compression and Other Algorithms to Improve Hearing Protection of Workers with Hearing Impairment: A Preliminary Study on Speech Intelligibility
Notice bibliographique
Résumé
Despite being affected by one of the most common occupational diseases worldwide, workers with hearing loss remain without any consensual solutions when it comes to protecting their residual hearing while working safely and efficiently. One solution to be explored is to adapt signal processing algorithms commonly used in hearing aids for hearing protection applications and to implement them on a research platform for evaluation. The algorithms to be assessed include Wide Dynamic Range Compression (WDRC) to amplify sound based on the user’s hearing loss while protecting their hearing, Modulation-Based Digital Noise Reduction (MBDNR) to enhance speech, and an Automatic Gain Control (AGC) to protect from excessive exposure. A major need for workers is the ability to communicate in noise. Different parameters and algorithms combination have been proven to affect speech intelligibility in hearing aid devices. To select the proper combination and parameters before hardware implementation, this study explores the impact of different algorithm configurations on speech intelligibility in factory noise in a laboratory environment. Participants either without hearing impairment or with mild to moderate hearing loss undergo five different Hearing in Noise Test (HINT) in order to measure their Speech Reception Thresholds (SRTs) using the MATLAB Speech Test Environment (MSTE). Differences in the SRTs obtained when simulating different hearing devices and other metrics are analyzed to highlight a potential benefit of the signal processing algorithms in terms of speech intelligibility improvement in a typical factory noise. © 2023, Canadian Acoustical Association. All rights reserved.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».