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The Journal of the Acoustical Society of America2017Apr01Vol.141issue(4)

戦術的なコミュニケーションと保護システムのための評価ツールとしての健全なローカリゼーションモデル

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文献タイプ:
  • Journal Article
概要
Abstract

戦術的なコミュニケーションと保護システム(TCAPS)は、リスナーの耳を危険な音から十分に保護し、音声の明瞭度を維持する聴覚保護装置です。しかし、以前の研究では、TCAPがリスナーの状況認識、特に健全なソースを見つける能力を依然として悪化させることが実証されました。水平面では、これは主に、リスナーがフロントバックの混乱を起こさないように、音響的キューの劣化によって説明されます。TCAPSの開発と評価の一環として、電気音響測定に基づいた音の局在化能力のTCAPによる分解を予測する方法は、時間のかかる行動実験よりも適切です。これに関連して、本論文は、ヘッド関連の転送関数(HRTF)に基づいた2つの方法を調査します。テンプレート一致モデルと3層ニューラルネットワークです。それらは、開いた耳の状態で人間の音源識別パフォーマンスに適合するように最適化されています。この方法は、6つのTCAPで測定されたHRTFに適用され、識別確率を提供します。それらは、同じプロテクターで行われた行動実験の結果と比較され、タイプごとにTCAPをランク付けします。ニューラルネットワークは、耳栓を使用した現実的なパフォーマンスを予測しますが、イヤーマフでエラーを過大評価しています。テンプレートマッチングモデルは、2つの特定のTCAPを除き、人間のパフォーマンスをよく予測します。

戦術的なコミュニケーションと保護システム(TCAPS)は、リスナーの耳を危険な音から十分に保護し、音声の明瞭度を維持する聴覚保護装置です。しかし、以前の研究では、TCAPがリスナーの状況認識、特に健全なソースを見つける能力を依然として悪化させることが実証されました。水平面では、これは主に、リスナーがフロントバックの混乱を起こさないように、音響的キューの劣化によって説明されます。TCAPSの開発と評価の一環として、電気音響測定に基づいた音の局在化能力のTCAPによる分解を予測する方法は、時間のかかる行動実験よりも適切です。これに関連して、本論文は、ヘッド関連の転送関数(HRTF)に基づいた2つの方法を調査します。テンプレート一致モデルと3層ニューラルネットワークです。それらは、開いた耳の状態で人間の音源識別パフォーマンスに適合するように最適化されています。この方法は、6つのTCAPで測定されたHRTFに適用され、識別確率を提供します。それらは、同じプロテクターで行われた行動実験の結果と比較され、タイプごとにTCAPをランク付けします。ニューラルネットワークは、耳栓を使用した現実的なパフォーマンスを予測しますが、イヤーマフでエラーを過大評価しています。テンプレートマッチングモデルは、2つの特定のTCAPを除き、人間のパフォーマンスをよく予測します。

Tactical Communication and Protective Systems (TCAPS) are hearing protection devices that sufficiently protect the listener's ears from hazardous sounds and preserve speech intelligibility. However, previous studies demonstrated that TCAPS still deteriorate the listener's situational awareness, in particular, the ability to locate sound sources. On the horizontal plane, this is mainly explained by the degradation of the acoustical cues normally preventing the listener from making front-back confusions. As part of TCAPS development and assessment, a method predicting the TCAPS-induced degradation of the sound localization capability based on electroacoustic measurements would be more suitable than time-consuming behavioral experiments. In this context, the present paper investigates two methods based on Head-Related Transfer Functions (HRTFs): a template-matching model and a three-layer neural network. They are optimized to fit human sound source identification performance in open ear condition. The methods are applied to HRTFs measured with six TCAPS, providing identification probabilities. They are compared with the results of a behavioral experiment, conducted with the same protectors, and which ranks the TCAPS by type. The neural network predicts realistic performances with earplugs, but overestimates errors with earmuffs. The template-matching model predicts human performance well, except for two particular TCAPS.

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