論文の概要: Evaluating and Optimizing Hearing-Aid Self-Fitting Methods using
Population Coverage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13732v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 03:02:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 16:19:37.238932
- Title: Evaluating and Optimizing Hearing-Aid Self-Fitting Methods using
Population Coverage
- Title（参考訳）: 人口被覆を用いた聴覚支援セルフフィッティング手法の評価と最適化
- Authors: Dhruv Vyas and Erik Jorgensen and Yu-Hsiang Wu and Octav Chipara
- Abstract要約: 軽度から軽度に聴力を失う成人は、聴力障害を従来の聴力障害のわずかなコストで治療するために、オーバーザカウンタ補聴器を使用することができる。
これらの製品には、聴覚学者の助けを借りずに、エンドユーザが補聴器を設定できる自己適合方式が組み込まれている。
本稿では,効率的な自己適合手法を設計する方法と,高価なユーザスタディに頼らずに設計の特定の側面を評価することができるかを検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4014524824655105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Adults with mild-to-moderate hearing loss can use over-the-counter hearing
aids to treat their hearing loss at a fraction of traditional hearing care
costs. These products incorporate self-fitting methods that allow end-users to
configure their hearing aids without the help of an audiologist. A self-fitting
method helps users configure the gain-frequency responses that control the
amplification for each frequency band of the incoming sound. This paper
considers how to design effective self-fitting methods and whether we may
evaluate certain aspects of their design without resorting to expensive user
studies. Most existing fitting methods provide various user interfaces to allow
users to select a configuration from a predetermined set of presets. We propose
a novel metric for evaluating the performance of preset-based approaches by
computing their population coverage. The population coverage estimates the
fraction of users for which it is possible to find a configuration they prefer.
A unique aspect of our approach is a probabilistic model that captures how a
user's unique preferences differ from other users with similar hearing loss.
Next, we develop methods for determining presets to maximize population
coverage. Exploratory results demonstrate that the proposed algorithms can
effectively select a small number of presets that provide higher population
coverage than clustering-based approaches. Moreover, we may use our algorithms
to configure the number of increments for slider-based methods.
- Abstract（参考訳）: 軽度から軽度に聴力を失う成人は、聴力障害を従来の聴力障害のわずかなコストで治療することができる。
これらの製品には、聴覚学者の助けを借りずに、エンドユーザが補聴器を設定できる自己適合方式が組み込まれている。
入射音の各周波数帯域の増幅を制御する利得周波数応答の設定を支援する自己適合方式を提案する。
本稿では,効果的な自己フィッティング手法をデザインする方法と,その設計の特定の側面を,高価なユーザ研究に頼らずに評価できるかどうかについて考察する。
ほとんどの既存のフィッティング方法は、ユーザーが所定の設定セットから設定を選択できるように様々なユーザーインターフェイスを提供する。
そこで本研究では,プリセット型アプローチの性能を評価するための新しい指標を提案する。
人口調査では、好みの設定を見つけることができるユーザの割合を見積もっている。
このアプローチのユニークな側面は、ユーザのユニークな好みが、同様の聴覚障害を持つ他のユーザとどのように異なるかを捉える確率モデルです。
次に,人口被覆を最大化するプリセットを決定する手法を開発する。
探索的な結果から,提案アルゴリズムはクラスタリングに基づくアプローチよりも人口被覆率の高い少数のプリセットを効果的に選択できることが示された。
さらに,スライダ方式のインクリメント数を設定するために,我々のアルゴリズムを利用することもできる。
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