Effects of Intra-Talker Differences on Speech Understanding in Noise by Younger and Older Adults
Bibliographic record
Abstract
The purpose of the study was to investigate the effects on intelligibility when listening to a talker who produced speech while being exposed to different types and levels of noise.In addition, we also investigated how the word identification performance of younger and older listeners for these conditions was affected in different listening environments.A male young adult talker recorded the SPIN-R test while listening to different types and levels of noise and following different speaking instructions.Younger and older adults with clinically normal hearing from 250 to 3000 Hz were tested on these recordings in three signal-to-noise ratios.Significant word recognition differences were found between the standard talking condition and loud speech recorded in quiet, despite the fact that all sentences were equated for overall intensity.Older listeners found speech produced in noise beneficial when there was more background noise, but younger listeners did not.Clear speech in this study did not produce any benefit for listeners relative to the baseline condition.Acoustic analyses showed that intensity fluctuations within the sentences led to a higher intensity for target words in the loud speech condition relative to all other conditions, while target words in clear speech had a lower fundamental frequency compared to other conditions.Listener performance may change on a test of speech intelligibility when speech is produced under more ecologically valid conditions; however, these effects are small and may be more apparent in older adults and when task difficulty is greater due to lack of contextual support and higher levels of background noise. SOMMAIRELe but de cette étude était d'explorer l'effet sur l'intelligibilité de la parole lorsque celle-ci est produite en présence de différents niveaux et types de bruit.L'effet de ces conditions de production de la parole en présence de différents environnements d'écoute sur les performances à l'identification des mots a été examiné auprés de jeunes adultes et d'adultes plus âgés, présentant des seuils auditifs normaux entre 250 et 3000 Hz.Les phrases du test SPIN-R émises par un locuteur d'âge adulte ont été enregistrées pendant qu'il écoutait différents bruits à différents niveaux et suivait diverses instructions.Ces phrases ont été présentées à trois rapports signal-sur-bruit auprès des deux groupes de participants.Une différence significative a été notée entre le nombre de mots reconnus dans la condition de discours standard et la condition de discours enregistré à volume élévé dans un environnement de silence et ce, même en ayant normalisé le niveau de présentation de toutes les phrases.Les auditeurs plus âgés ont trouvé que le discours produit dans le bruit était plus facile à reconnaître lorsque les phrases étaient présentées avec le bruit de fond au niveau plus haut, mais ce n'était pas le cas pour les jeunes auditeurs.Pour tous les participants, le discours clairement prononcé n'a pas entraîné des performances significativement meilleures, par rapport au discours standard.Les analyses acoustiques ont montré que l'intensité était 2 dB plus haute sur les mots cibles des phrases produites en présence de bruit par rapport aux autres conditions d'enregistrement, alors que la fréquence fondamentale des mots cibles du discours clairement prononcé était plus basse que celle des autres conditions.Les performances aux mesures de reconnaissance de la parole peuvent varier en fonction des conditions dans lesquelles cette parole est produite.Ces effets sont peut-être minimes chez les jeunes adultes, mais peuvent être encore plus apparents chez les personnes âgées et lorsque la tâche de reconnaissance est plus difficile en raison du manque d'indices contextuels et des niveaux élevés de bruit de fond.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".