聴覚障害の異なる程度に対する空間的,バイナラル,そしてより良い耳の利点の分析,バイナラルスピーチ知覚モデルを使用して

科学分野:

• オーディオロジー オーディオロジー
• スピーチ知覚 スピーチ知覚
• アコースティック・シグナル処理

背景:

• 騒音の中でのスピーチ認識は,特に聴覚障害のある人のコミュニケーションに不可欠です.
• マスキングとバイナウラル処理による空間的解放は,騒々しい環境でのスピーチの知覚を大幅に助けます.
• 予測モデルは,さまざまな聴覚条件や聴覚障害において,スピーチの知覚を理解し,シミュレートするために必要です.

研究 の 目的:

• 聴覚障害者および正常な聴覚を持つ聴衆の間で,さまざまな騒音条件下でのスピーチ認識スリーフ (SRT) を分析する.
• 均衡解消 (EC) とスピーチ理解度指数 (SII) を含むモデルの予測精度を評価する.
• 異なるリスニングシナリオのモデル予測精度に対する個々の超値コンポーネントの影響を調査する.

主な方法:

• 738人の聴覚障害のある聞き手から,異なる音声と騒音の空間的構成で,異なるレベルの聴覚障害を持つ聞き手から,SRTデータを収集した.
• ブラインド・エクワライゼーション・キャンセリング (EC) フロントエンドと非ブラインド・スピーチ・インテリジビリティ・インデックス (SII) を組み合わせた計算モデルを使用しました.
• 純音のオーディオグラムを使用して聴覚障害をシミュレートし,個々の超値成分 (参照SII,増加した外部ノイズ) をテストし,モデルの予測を強化しました.

主要な成果:

• 聴衆は,聴覚喪失の重度に関係なく,空間的,バイナウラル,そしてより良い耳 (BE) の聴覚の利益よりも,SRTの大きなバリエーションを示しました.
• EC-SIIモデルは,S₀N₉₀条件に特別の精度を向上させる個々の超値コンポーネントとともに,測定されたSRTを予測した.
• マスキングによる空間的またはバイナウラルリリース,または追加されたコンポーネントを使用したBEリスニングでは,予測精度の有意な改善は見られなかった.

結論:

• 聴覚障害の個別の特徴は,騒音中の音声認識における観察された変動に大きく寄与する.
• 開発されたEC-SIIモデルは,個々の超値コンポーネントで強化され,特定の騒音条件の予測を向上させています.
• 聴覚障害のあるリスナーにおける空間的およびバイナウラル効果を正確に予測するためのモデルを精錬するために,さらなる研究が必要である.