Duringthetest,levelofthenoisewasadj

Duringthetest,levelofthenoisewasadjustedadaptively basedontheparticipant’sresponseinaone-down,one-up procedure as described by Wu et al (2016). Specifically, the noise level was initially changed in 4 dB steps for the first five sentences in the list, and then was reduced to a 2dB step size for there maining 15 sentences.Of the 20 total HINT sentences that were presented, the SNRs of the last 16 sentences were averaged and increased by 2 dB to obtain the SNR-50. Based on the calculated SNR-50, six SNR conditions from 0 to 110 dB in 2 dB steps were created and used in the primary speech perception task.

結果 (繁體中文) 1:

如由Wu等人（2016）中描述的Duringthetest，levelofthenoisewasadjustedadaptively basedontheparticipant'sresponseinaone向下，一個向上步驟。
具體來說，噪聲電平在4分貝最初改變為第一個網絡連接已經在列表中的句子，然後降低至一2分貝步長有sentences.Of已提交了20總HINT句子，的信噪比maining 15步驟最後16個句子進行平均並增加2分貝至獲得SNR-50。基於計算出的SNR-50，從0 6 SNR條件110分貝以2 dB步驟，創建並在主語音感知任務使用。

結果 (繁體中文) 2:

在測試期間，雜訊水準根據吳等人（2016年）描述的參與者的一次性、一次性的一次性程式進行了自我調整調整。
具體來說，在清單中的前五個句子中，雜訊電平最初在 4 dB 步長中進行了更改，然後減少到 2dB 步長大小，以執行 15 個句子。在提出的20個HINT句子中，最後16個句子的SNR平均增加2分貝，以獲得SNR-50。根據計算出的SNR-50，在2個dB步驟中創建6個從0到110 dB的SNR條件，並在主要語音感知任務中使用。

結果 (繁體中文) 3:

在測試過程中，根據參與人的反應，根據Wu等人（2016年）描述的一個上升過程，自我調整調整雜訊水准。
具體來說，對於清單中的第一個句子，雜訊水准最初以4分貝的步幅變化，然後减少到2分貝的步幅，保留15個句子。在總共20個提示句子中，最後16個句子的SNR被平均並新增2分貝，以獲得SNR-50。在計算出的SNR-50的基礎上，創建了6個SNR條件，從0到110db分2分貝的步驟，並將其用於初級語音感知任務。