Introduction: Virtual audiovisual technology and its methodology has yet to be established for psychoacoustic research. This study examined the effects of different audiovisual conditions on preference when listening to multi-talker conversations. The study's goal is to explore and assess audiovisual technologies in the context of hearing research. Methods: The participants listened to audiovisual conversations between four talkers. Two displays were tested and compared: a curved screen (CS) and a head-mounted display (HMD). Using three visual conditions (audio-only, virtual characters and video recordings), three groups of participants were tested: seventeen young normal-hearing, ten older normal-hearing, and ten older hearing-impaired listeners. Results: Open interviews showed that the CS was preferred over the HMD for older normal-hearing participants and that video recordings were the preferred visual condition. Young and older hearing-impaired participants did not show a preference between the CS and the HMD. Conclusions: CSs and video recordings should be the preferred audiovisual setup of laboratories and clinics, although HMDs and virtual characters can be used for hearing research when necessary and suitable.


翻译:研究的目的是在听力研究中探讨和评估视听技术; 方法:参与者听取了四位谈话者之间的视听对话; 测试和比较了两个显示器:曲线屏幕(CS)和头顶显示器(HMD); 使用三种视觉条件(只听音频、虚拟字符和录像),对三组参与者进行了测试:十七名年轻人正常听觉、十名老人正常听觉和十名听力障碍者; 结果:公开访谈显示,较老的正常听觉参与者更喜欢听觉技术,录像是更喜欢的视觉条件; 年轻和年长的听力障碍参与者没有表现出CS和HMD之间的偏好; 结论:CS和录像应该是实验室和诊所的首选视听设置,尽管必要时和适当时,可以使用HMD和虚拟人物进行听力研究。

0
下载
关闭预览

相关内容

计算机科学(Computer Science, CS)是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域;其中一些,比如计算机图形学强调特定结果的计算,而另外一些,比如计算复杂性理论是学习计算问题的性质。还有一些领域专注于挑战怎样实现计算。比如程序设计语言理论学习描述计算的方法,而程序设计是应用特定的程序设计语言解决特定的计算问题,人机交互则是专注于挑战怎样使计算机和计算变得有用、可用,以及随时随地为 所用。 现代计算机科学( Computer Science)包含理论计算机科学和应用计算机科学两大分支。
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2022年1月26日
Arxiv
15+阅读 · 2021年11月19日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员