Auditive identification of signal-processed environmental sounds: Monitoring the environment

Abstract

The goal of the present study was to compare six transposing signal-processing algorithms based on different principles (Fourier-based and modulation based), and to choose the algorithm that best enables identification of environmental sounds, i.e. improves the ability to monitor events in the surroundings. Ten children (12–15 years) and 10 adults (21–33 years) with normal hearing listened to 45 representative environmental (events) sounds processed using the six algorithms, and identified them in three different listening experiments involving an increasing degree of experience. The sounds were selected based on their importance for normal hearing and deaf-blind subjects. Results showed that the algorithm based on transposition of 1/3 octaves (fixed frequencies) with large bandwidth was better (p<0.015) than algorithms based on modulation. There was also a significant effect of experience (p<0.001). Adults were significantly (p<0.05) better than children for two algorithms. No clear gender difference was observed. It is concluded that the algorithm based on transposition with large bandwidth and fixed frequencies is the most promising for development of hearing aids to monitor environmental sounds.

• Auditive identification
• Environmental sound
• Frequency transposing
• Hearing aid
• Hearing impairment

Sumario

El objetivo del presente estudio fue comparar seis algoritmos de procesamiento de señales transpuestas, basadas en diferentes principios (de Fourier o de modulación) y la selección del algoritmo que mejor permite la identificación de sonidos ambientales, p.ej., mejorando la habilidad para monitorear eventos en los alrededores. Diez niños (12–5 años) y 10 adultos (21–33 años) con audición normal, escucharon 45 sonidos (eventos) representativos del ambiente usando los seis algoritmos y los identificaron en tres diferentes experimentos de audición, involucrando un grado cada vez mayor de experiencia. Los sonidos fueron seleccionados con base en su importancia para sujetos normo-oyentes y sordos-ciegos. Los resultados muestran que el algoritmo basado en la transposición de 1/3 de octava (frecuencias fijas) con gran amplitud de banda fue mejor (p<0.015) que los algoritmos basados en la modulación. También se vio un efecto significativo de la experiencia (p<0.001). Los adultos respondieron significativamente mejor (p<0.05) que los niños con los dos algoritmos. No se observó una clara diferencia de género. Se concluye que el algoritmo que se basa en la transposición con gran amplitud de banda y frecuencias fijas, es el más promisorio para el desarrollo de auxiliares auditivos que permitan monitorear los sonidos ambientales.