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World File Search System背景噪音
左、右颞上回对噪声环境下言语感知的因果作用：经颅磁刺激研究
■ 在日常聆听条件下成功感知语音需要有效的聆听策略来克服常见的声学失真，例如背景噪音。神经影像学和临床研究的综合证据表明颞叶内的激活是成功感知语音的关键。然而，目前的神经生物学模型对左颞叶是否足以成功感知语音或是否需要双侧处理存在分歧。我们使用TMS选择性地破坏健康参与者的左或右颞上回（STG）中的处理来解决这个问题，以测试左颞叶是否足够或左和右STG是否都必不可少。参与者在语音接收阈值任务中重复背景噪音中呈现的句子中的关键词，同时
干扰对机械臂皮层内脑机接口控制的影响 1
无干扰 主要任务在没有任何次要干扰的情况下完成。 背景噪音 受试者收听带有餐厅背景噪音的音轨，音量恒定。 计数音调 以可变的时间间隔随机向受试者呈现低、中、高频音调的哔哔声。指示受试者在整个试验过程中增加高哔哔声的次数，减去低哔哔声的次数，并大声计数值。 以三为单位倒数 研究人员生成一个随机的三位数，指示受试者从生成的数字开始大声以三为单位倒数。 随意交谈 向受试者提问（从不重复）以模仿正常对话。示例问题包括： 你的周末过得怎么样？ 你昨天看了电影吗？ 运动任务受试者 P1，轮椅操作：受试者的电动轮椅在试验期间关闭。受试者每 10 秒收到一次听觉提示，以改变她施加在下巴操纵杆上的力的方向。她在整个试验过程中都施加了力。方向从随机的起始方向（上、下、左、右）顺时针移动。
Livio AI 消费者手册
得益于我们称之为“听觉现实”的先进技术，Livio AI 能够在最嘈杂的环境中发挥作用。事实上，最近的一项独立研究给予 Livio AI 助听器最高评价，与其他制造商的高级设备相比，它在嘈杂的聆听环境中降低背景噪音的效果最好。1
密歇根州卫生信息技术委员会
• 整个会议期间，群聊都会受到监控和使用。群聊中提出的任何问题或评论都将被大声读出。• 除非另有规定，否则所有与会者（除演示者外）在演示期间都将静音。此规则将减少背景噪音或“反馈”。• 请在开始发言前说明您的姓名以表明身份。这将有助于我们保持准确的会议记录。• 发言结束后，请务必将自己静音，这将减少会议期间的反馈。
介绍 INTELLI-OX+ - Airgas
* 请注意，环境和背景噪音可能会影响警报的可听性。听力障碍也可能影响个人检测警报的能力。数字仪表上的视觉显示（而不是以特定间隔设置的声音警报）通过显示以下内容提供了确定剩余医用氧气量的主要实时方法：(1) 压力条形图 (2) 气体体积（以升为单位）和 (3) 使用气瓶时的剩余时间计算。
关于 AI 消费者宣传册
得益于我们称之为“听觉现实”的先进技术，Circa AI 可在最嘈杂的环境中发挥作用。事实上，最近的一项独立研究给予 Circa AI 助听器最高评级，与其他制造商的高级设备相比，它在嘈杂的聆听环境中降低背景噪音的效果最佳。1 我们的口罩模式功能有助于让戴着口罩的人更容易听到声音。
噪声识别中的音乐：人工耳蜗植入者和正常听力对照者的听力努力的脑电图研究
尽管有大量研究调查聆听努力程度以及有关人工耳蜗 (CI) 用户音乐感知的研究，但是从未有人研究过背景噪音对音乐处理的影响。鉴于聆听努力程度评估的典型噪声中语音识别任务，本研究的目的是调查在不同背景噪音水平的音乐作品上进行情绪分类任务时的聆听努力程度。除了参与者的评分和表现之外，还使用已知与这种现象有关的 EEG 特征来调查聆听努力程度，即顶叶区域和左侧下额叶 (IFG)（包括布罗卡区）的 alpha 活动。结果表明，CI 用户在识别刺激的情绪内容方面的表现差于听力正常 (NH) 对照组。此外，当考虑对应于听信噪比 (SNR) 5 和 SNR10 条件的 alpha 活动时，减去听安静条件下的活动（理想情况下，去除音乐的情感内容并隔离由于 SNR 而导致的难度级别），CI 用户报告的顶叶 alpha 和右半球左 IFG 同源体（F8 EEG 通道）的活动水平高于 NH。最后，提出了 F8 对与 SNR 相关的音乐聆听努力具有特殊敏感性的新建议。
评估卷积和循环神经网络在婴儿哭声识别中的抗噪性
摘要 — 可靠的婴儿哭声识别在婴儿护理和监护中起着至关重要的作用，但现实环境由于背景噪音对系统准确性构成了挑战。本研究提出了一种用于在不同噪音条件下识别婴儿哭声的新型 CNN 架构，该架构具有三个卷积层、一个最大池化层和 0.5 丢失集，并将其性能与标准 RNN 模型进行了比较。这些模型以 64 的批大小训练了 100 个时期，并在干净和嘈杂的环境中进行了评估。为了模拟真实场景，将录音转换成音频信号并受到不同程度的背景噪音的影响，特别是在不同的信噪比 (SNR) 下。结果表明，两种模型在无噪音条件下都实现了高精度 (>89%)。然而，在 10dB 噪音下，提出的 CNN 比 RNN 保持了更高的精度 (93%) 和总体准确率 (91%)，证明了其在婴儿哭声识别方面的卓越抗噪性。这种改进归功于 CNN 能够捕捉音频信号中的空间特征，这使其不易受到噪音干扰。这些发现有助于开发更可靠、更强大的婴儿哭声识别系统。