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J-GLOBAL ID：202102249015488879   整理番号：21A0180553

ノッチ付き雑音法を用いた聴覚フィルタ形状推定へのBayes能動学習の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Bayesian Active Learning to the Estimation of Auditory Filter Shapes Using the Notched-Noise Method

著者 (3件)： Schlittenlacher Josef (Department of Experimental Psychology, University of Cambridge) ,  Turner Richard E. (Department of Engineering, University of Cambridge) ,  Moore Brian C. J. (Department of Experimental Psychology, University of Cambridge)
資料名： Trends in Hearing  (Trends in Hearing)
巻： 24  ページ： 2331216520952992  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5422A  ISSN： 2331-2165  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時間効率の良い聴力検査は,臨床診療と研究の両方で重要である。これは,必要な時間のため,臨床診療で稀に行われるノッチ付き雑音試験に適用する。ノッチ付き雑音データに由来する聴覚フィルタ形状は,特に広範囲の中心周波数にわたって測定した場合,聴力損失の原因の診断および補聴器のフィッティングに有用である。試験時間を減らすために,著者らは,9つのGauss過程に基づく各試行のための最も有益な刺激パラメータを採取して,ノッチ付きノイズ試験にBayes能動学習(BAL)を適用した。合計11の聴覚障害者を検査した。20から30分において,テストは,9つのノッチ幅に対して500から4000Hzまでの周波数の連続関数として,信号閾値の推定値を提供し,そして,信号周波数のまわりで対称的および非対称的に配置したノッチに対して,このテストは,周波数の連続的関数として,信号閾値の推定値を提供した。閾値は,単一中心周波数における2up/1ダウン強制選択手順を用いて得られたものと一致した。特に,方法間の閾値の違いはノッチ幅によって変化しなかった。1つのノッチ幅に対するBAL試験の独立した2番目の実行は,それが信頼できることを示した。BAL試験から得たデータを500から4000Hzまでの中心周波数に対する聴覚フィルタ幅と非対称と検出効率を推定するために用いた。結果は,聴力図と聴覚モデルから導かれた蝸牛聴力損失の予想と一致した。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *雑音 ,  対称性 ,  *聴覚 ,  フィルタ ,  聴力 ,  非対称性 ,  Gauss過程 ,  蝸牛 ,  聴力測定 ,  補聴器 ,  推定量 ,  検出効率 ,  聴覚障害者
準シソーラス用語： 聴力損失 ,  連続関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes能動学習 ,  聴覚試験 ,  聴覚フィルタ ,  ノッチ雑音

分類 (1件)： 聴覚・音声モデル  (EL02070Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： ノッチ ,  雑音 ,  聴覚フィルタ ,  形状推定 ,  能動学習 ,  応用