Design, implementation, and pilot testing of a language-independent speech intelligibility test

Over 5% of the world's population, i.e. 466 million people, is affected by disabling hearing loss. This number is expected to increase by 2050 to 1 out of 10 people, hence it is fundamental to promote hearing screening programs and useful tools for quick and reliable early hearing-impairment detection. Speech-in-noise tests are the most adequate indicators of the effective ability to understand voice in realistic listening conditions. Nevertheless, they are usually addressed to specific language speakers and not suitable for uncontrolled environmental conditions, so limited in use. This work aims at designing a multiple choice language-independent speech-in-noise test for domestic usage. The characterization of the new dataset with vowel-consonant-vowel (VCV) words is based on a comparative inter-language analysis of intelligibility prediction measures (STOI) and subjective listening scores from previous tests. The test implementation includes a calibration procedure, in which the subject self-adjusts the volume in response to a given stimulus, and an environmental monitoring strategy, by periodically recording the external noise and adapting the test noise to maintain a given SNR. English was chosen as trade-off between small variability and response dynamics. Feasibility and test-retest reliability were assessed by a pilot experiment with 11 normal hearing subjects, among whom 10 non-native English listeners. Subjects' speech reception thresholds, i.e. SNR corresponding to 79,4% of correct responses, were homogeneous and reliable, and no learning effect was found. The results are promising and suggest further investigations in this direction.

Oltre il 5% della popolazione mondiale, ovvero 466 milioni di persone, è affetta da perdita uditiva invalidante. Questa cifra è destinata a crescere nel 2050 fino ad una persona su dieci, per cui la promozione di programmi di screening uditivo e strumenti utili ad effettuare precocemente diagnosi veloci ed affidabili acquista un ruolo fondamentale. I test di "speech-in-noise" (letteralmente "parlato nel rumore") risultano gli indicatori più adeguati della effettiva abilità di comprensione del discorso in condizioni di ascolto realistico. Tuttavia, tali test sono di solito indirizzati a soggetti che parlano una specifica lingua e non sono adatti ad essere testati in ambienti non controllati, per cui limitati nell'uso. Questo lavoro è finalizzato allo sviluppo di un test di speech in noise a scelta multipla indipendente dalla lingua, adatto ad essere usato in ambiente domestico e in generale non controllato. La caratterizzazione del materiale del nuovo dataset con parole costituite da vocale-consonante-vocale (VCV) è basata su un'analisi comparativa tra diverse lingue riguardo a misure oggettive di intelligibilità (STOI) e risultati da precedenti test soggettivi. L'implementazione del test include una procedura di calibrazione, in cui il soggetto auto-regola il volume in risposta ad un dato stimolo, ed una strategia di monitoraggio ambientale, tramite la registrazione periodica del rumore esterno col fine di adattare il rumore da usare nel test e mantenere un dato SNR. L'inglese è stato scelto come lingua da utilizzare nel test, poiché rappresenta il trade-off tra bassa variabilità e ampia dinamica dell'intelligibilità. Fattibilità e accuratezza sono state valutate tramite uno studio pilota con 11 soggetti senza disabilità uditiva, di cui 10 aventi madrelingua differente dall'Inglese. Le soglie di percezione (SRT, speech reception thresholds) ottenute dai soggetti, ovvero il valore di SNR corrispondente al 79,4% di risposte corrette, sono omogenee e ripetibili, e nessun effetto di learning è stato osservato. I risultati sono promettenti e suggeriscono ulteriori incoraggiano ulteriori approfondimenti e sviluppi in questa direzione.