ÉVALUATION D`UN ALGORITHME D`AIDE AUDITIVE VISANT À

OCTOBRE 2015
ÉVALUATION D’UN
ALGORITHME
D’AIDE AUDITIVE
VISANT À RÉDUIRE
LES EFFETS
NÉGATIFS DE LA
RÉVERBÉRATION
CHRISTOPHE LESIMPLE,
AUDIOLOGISTE CLINIQUE
MARTIN KURIGER, INGÉNIEUR
DE TRAITEMENT DE
SIGNAUX NUMÉRIQUES
NEIL S. HOCKLEY,
AUDIOLOGISTE SPÉCIALISÉ
DANS LE DÉVELOPPEMENT
Cet article a d’abord été publié dans le numéro
d’avril 2015 du journal The Hearing Review
(www.hearingreview.com) et apparait ici avec autorisation. Référence d’origine : Lesimple, C., Kuriger, M., &
Hockley, N. S. Evaluation of a hearing aid algorithm to
reduce the negative effects of reverberation.
Hearing Review. 2015; 22(4) 18–22.
Les résultats de cette étude proposent un nouvel algorithme
réduisant les effets négatifs perçus de la réverbération tout
en évitant la présence d’artéfacts indésirables dans le signal
de la parole. En effet, le fait d’augmenter l’intensité de
l’algorithme entraîne une amélioration du jugement du
caractère naturel de la parole. Néanmoins, il faut faire
attention à ne pas trop augmenter l’effet de l’algorithme.
2 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
2 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
L’acoustique de la
pièce a une
grande influence
sur la
transmission du
son entre la
source et
l’auditeur.
Que nous soyons conscients ou non de notre environnement, ses propriétés
acoustiques affectent notre perception des sons autour de nous. Dans un
environnement fermé, tel qu’une salle de classe ou une salle de concert,
l’acoustique de la pièce a une grande influence sur la transmission du son
entre la source et l’auditeur.
Le son perçu par l’auditeur se compose d’une partie directe et réverbérante
du signal. La nature exacte de la manière dont ces deux sources se
mélangent dépend des caractéristiques de la pièce, ainsi que de la position
de l’auditeur par rapport au son émis par la source. Boothroyd1 a identifié
quatre facteurs clés qui affectent le signal acoustique perçu dans une pièce :
·· la distance ;
·· la réverbération initiale ;
·· la réverbération retardée ;
·· le bruit.
La distance entre la source et l’auditeur influence le signal perçu. Plus la
source est éloignée de l’auditeur, plus le signal réverbérant aura une
influence. On appelle distance critique (DC) le stade où l’énergie du son
direct est égale à l’énergie du signal réverbérant. Lorsqu’un auditeur se
rapproche de la source – dans la DC – le signal direct reprend le dessus et
l’effet de réverbération devient alors marginal. Cependant, au-delà de la DC,
la partie réverbérante du signal reprend le dessus sur le signal direct 2. Dans
ce contexte, l’auditeur perçoit principalement la partie réverbérante du signal
dans un champ sonore diffus, tel qu’un grand amphithéâtre.
Selon les propriétés acoustiques de la pièce et la position de l’auditeur dans
la salle, le son réfléchi se divise en réflexions et réverbérations initiales et
retardées. Les réflexions initiales, celles arrivant dans les 50 ms après le son
direct, peuvent améliorer l’intelligibilité de la parole pour les auditeurs
entendants et malentendants. Bradley et al3 ont proposé d’utiliser l’avantage
de réflexion initiale (ARI) pour quantifier le rapport entre les réflexions
initiales (au cours des premières 50 ms) et le son direct (au cours de premières 10 ms). Les réflexions retardées, arrivant après 50 ms, sont
considérées comme ayant un effet néfaste pour les malentendants et
peuvent donc être perçues comme un bruit ou un son indésirable 4.
Les caractéristiques des conditions de réverbération peuvent être quantifiées à l’aide de la DC, du rapport entre le son utile et néfaste (U50) et du
rapport entre le son utile et retardé (C 50). Ces indicateurs décrivent l’effet de
la réverbération dans une pièce donnée et à une distance précise de la
source. Ce sujet est extrêmement complexe et son explication complète
sortirait du cadre et de l’objectif de cet article (voir Bistafa et Bradley5 pour
plus de détails). Cela dit, le rapport U50 traite la partie néfaste du signal
comme la somme du bruit et des réflexions retardées, et il existe une
corrélation inverse entre le rapport U50 et l’intelligibilité de la parole 6. À en
croire ces observations, il apparaît que l’effet perçu de réverbération dépend
d’un grand nombre de paramètres et que la réverbération ne peut pas
toujours être considérée comme un problème pour l’auditeur.
3 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
3 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
Par exemple, les
réverbérations
dans une salle de
concert sont
habituellement
appréciées ; elles
contribuent à
l’expérience
acoustique.
Il est important de prendre en compte la fonction de la pièce avant de
déterminer l’effet négatif potentiel des réverbérations. Par exemple, les
réverbérations dans une salle de concert sont habituellement appréciées ;
elles contribuent à l’expérience acoustique. Toutefois, dans une classe ou
un amphithéâtre, la quantité de réverbérations doit être réduite pour
­améliorer la capacité de compréhension. Dans ce cas, un excès de réverbérations est gênant et peut même réduire la capacité à comprendre la parole.
INTELLIGIBILITÉ DE LA PAROLE ET RÉVERBÉRATIONS
Les effets négatifs des réverbérations sur l’intelligibilité de la parole ont été
observés sur des individus malentendants dans des conditions de test non
appareillées7,8 et appareillées9,10. On suppose que dans un champ sonore
réverbérant (diffus) en dehors de la DC, les réflexions arrivent dans tous les
sens. Étant donné que les signaux utiles et néfastes ne sont pas séparés
dans l’espace, l’avantage apporté par les microphones directionnels peut
être non apprécié 4.
Walden et al11 ont rassemblé des préférences de configuration de microphones dans une variété de situations d’écoute. En l’absence de bruit de
fond mais dans des conditions à haute réverbération, la distance de la
source sonore apparaît être le facteur principal affectant la préférence de
mode de microphone. Lorsque la source sonore est éloignée de l’auditeur,
le mode omnidirectionnel devient la préférence de choix – une préférence
qui n’est pas observée lorsque le signal se rapproche de l’auditeur.
Ricketts et Hornsby 2 ont mesuré l’avantage de la directionnalité pour les
tests de reconnaissance de parole dans un environnement à haute et faible
réverbération. L’avantage directionnel est considérablement plus faible dans
un environnement moyennement réverbérant lorsque la distance entre le
signal et l’auditeur est supérieure à la DC estimée.
Lorsque l’acoustique de la pièce affecte l’intelligibilité de la parole, il devient
évident qu’une autre approche est nécessaire pour permettre au porteur
d’aide auditive d’entendre dans des environnements réverbérants.
4 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
4 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
SOLUTIONS POUR LES AIDES AUDITIVES DANS DES ENVIRONNEMENTS RÉVERBÉRANTS
Des accessoires d’aide à l’écoute ont été développés pour assister les
porteurs d’aide auditive dans des environnements réverbérants et bruyants
lorsque les technologies traditionnelles, telles que les microphones
­directionnels, ne fournissent pas assez d’avantage. Les récepteurs FM ou
les boucles à induction avec des aides auditives peuvent améliorer
­considérablement la réception de la parole dans les salles de classe12.
Cela dit, leur utilisation dépend des locaux et de la technologie présente
dans l’aide auditive du porteur. Il n’est pas garanti que tous les environnements réverbérants potentiels disposent d’équipements FM ou de boucles
à induction. On ne peut pas non plus présumer que la personne appareillée
connecte (ou déconnecte) sans arrêt son appareil aux différents équipements en se déplaçant d’une salle à l’autre. Ces observations suggèrent que
l’algorithme conçu pour réduire les réverbérations peut aider les porteurs
d’aide auditive dans des environnements réverbérants négatifs.
Le principal défi lors
de l’élaboration de
cet algorithme était
de réduire les
réverbérations
uniquement
lorsqu’elles sont
présentes sans
réduire la portion
informative du signal.
Un algorithme particulier a été élaboré afin de détecter et réduire la quantité
de réverbérations perçues par la personne appareillée d’aide auditive.
Le principal défi lors de l’élaboration de cet algorithme était de réduire les
réverbérations uniquement lorsqu’elles sont présentes sans réduire la
portion informative du signal.
Au cours de cette investigation, les questions suivantes ont été posées :
1) L’algorithme de réduction de réverbération réduit-il la quantité de
réverbérations perçues ?
2) L’algorithme de réduction de réverbération produit-il des artéfacts
indésirables dans le signal de la parole ?
Pour cette expérience, des individus normo-entendants ont été testés pour
évaluer les différences de perception des différentes configurations de
l’algorithme. La méthode de hiérarchie multicritère (MHM)13 a été utilisée
afin de déterminer la meilleure configuration pour l’environnement
réverbérant.
5 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
5 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
MÉTHODES
Participants. Des individus normo-entendants ont été sélectionnés pour
évaluer l’effet de perception de l’algorithme de réduction de réverbération,
étant donné qu’ils forment un groupe relativement homogène et qu’aucune
compensation de perte auditive n’était nécessaire. Le fait de faire appel à
des participants normo-entendants réduit les sources de variabilité pouvant
provenir de différences individuelles, telles que des déficits supraliminaires
comprenant une résolution temporelle et une fréquence réduites ainsi
qu’une détection de modulation comme suggéré par Brons et al.14
Oreille gauche
Hearing Threshold (in dB HL)
Oreille droite
Fréquence (kHz)
Figure 1. Seuils d’écoute (dB HL) pour les 11 participants au test. Les barres
­représentent une déviation standard.
Au total 11 participants entendants ont participé à cette étude
(10 hommes et 1 femme). Les seuils audiométriques moyens pour la
conduction aérienne (oreille droite et gauche) sont illustrés sur la Figure 1.
Les données audiométriques ont été recueillies avant le test à l’aide d’un
audiomètre GSI 61 et d’écouteurs intégrés E-A-R TONE 3A dans une salle
atténuée avec des murs simples.
L’algorithme de réduction de réverbération. L’algorithme de réduction
de réverbération a été testé sur une aide auditive disponible sur le marché,
avec écouteur déporté (RITE). Quatre configurations (RevRed1, RevRed2,
RevRed3 et RevRed4) dotées d’intensités d’atténuation croissantes ont été
utilisées pour cette étude.
Méthode de hiérarchie multicritère (MHM). Les comparaisons de paire
sont habituellement utilisées lors des tests de perception afin d’évaluer les
différences entre les algorithmes, tels que ceux que l’on retrouve dans les
traitements de signaux d’aides auditives15. Il est donc important de définir
un ou plusieurs critères pour la comparaison lors de la phase de conception
de test. Ces critères doivent être sélectionnés en fonction de l’appareil ou
de l’algorithme testé et des échantillons utilisés pour la comparaison.
Les directives de l’Union Internationale des Communications (UIT P.835,
2003)16 recommandent l’utilisation de trois critères : signal de la parole, bruit
de fond et effet global pour les tests d’algorithme de suppression de bruit.
Le critère de bruit de fond a été remplacé par la quantité de réverbération
pour cette étude. Plusieurs classements différents étaient attendus par
6 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
6 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
rapport au critère testé, étant donné qu’un paramètre plus intense peut
entraîner une meilleure atténuation des réverbérations mais peut également
avoir un impact négatif sur le caractère naturel de la parole en introduisant
des artéfacts indésirables. Ces artéfacts pourraient notamment troubler
l’auditeur et dont s’avérer indésirables. Ceci représente un problème
complexe puisque la configuration optimale n’est pas nécessairement la
plus efficace pour une seule dimension testée.
La méthode de hiérarchie multicritère13 est une technique qui permet de
prendre une décision en fonction de plusieurs critères. Cette méthode
sélectionne le paramètre le plus adapté en ajoutant un coefficient aux
critères sélectionnés. Afin d’évaluer la configuration adaptée de réduction
de réverbération, nous avons utilisé la MHM et défini deux critères : le
caractère naturel de la parole et la quantité de réverbération. La préférence
globale a été sélectionnée comme troisième critère.
La combinaison du
caractère naturel
de la parole et de
la quantité de
réverbération a
ensuite été
comparée au
classement de la
préférence
globale.
La combinaison du caractère naturel de la parole et de la quantité de
réverbération a ensuite été comparée au classement de la préférence
globale. Les différents paramètres, rebaptisés alternatives, ont été comparés pour chaque critère. Les cinq alternatives suivantes ont été utilisées
pour la conception de notre test : RevRed0 (condition non traitée), RevRed1,
RevRed2, RevRed3 et RevRed4.
Le fait d’avoir cinq alternatives entraîne 10 comparaisons par critère. Chaque
comparaison a été effectuée entre deux alternatives et a ensuite été classée
à l’aide d’une échelle de notation à 9 points, où 9 représente une grande
différence et 1 aucune différence.
Outils du test. Nous avons utilisé des phrases du « Oldenburger Satztest »
(OLSA)17 pour la MHM. Toutes les phrases sont similaires vis à vis de la
prévision et vitesse d’élocution. Plusieurs phrases différentes peuvent donc
être utilisées pour le même test afin de maintenir l’attention des participants. Les phrases ont été présentées à une moyenne de 65 dB SPL. Les
échantillons ont été enregistrés à partir d’une aide auditive dans une
pyramide Interacoustics TB S 50, via un National Instruments PXI 1044
Board (NI), avec une carte analogique I/O et un logiciel LabVIEW conçu sur
mesure (Austin, Tex).
L’aide auditive a été programmée avec un gain d’insertion plat linéaire à
10 dB. Toutes les fonctionnalités adaptatives, telles que la réduction du bruit
et l’annulation de retour, étaient éteintes pendant les enregistrements.
7 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
7 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
Figure 2. L’effet de la réverbération simulée de la parole avec la fonction « Rich
Chamber » dans Adobe Audition. Les différences entre le signal naturel (sans
réverbération) et le signal réverbérant, sont illustrées sur l’échelle à droite sur une
représentation temps/fréquence (en haut) et temps/amplitude (en bas). Le signal
naturel est en gris alors que le signal réverbérant est en noir.
La réverbération a été simulée à l’aide du logiciel d’édition de son Adobe
Audition (1.5, San Jose, Calif) qui dispose de paramètres de réverbération
prédéfinis, une méthode qui peut être répétée de manière fiable. La phrase
« Kerstin verleiht elf grüne Autos » (Kerstin a loué onze voitures vertes) a été
enregistrée une fois dans la version originale et une fois avec la réverbération simulée (paramètre Rich Chamber), comme illustré sur la Figure 2.
Cette dernière illustre la différence entre les deux enregistrements dans
une analyse spectro-temporelle à l’aide de la fonction Speccompare18
développée dans Matlab (Natick, Mass), et dans une représentation
temps/amplitude.
La même phrase a également été enregistrée avec l’algorithme de réduction
de réverbération configuré à l’atténuation maximum. La Figure 3 représente
l’atténuation engendrée par l’algorithme avec le paramètre RevRed4 sur une
représentation temps/fréquence et temps/amplitude.
8|É
VALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS
DE LA RÉVERBÉRATION
Figure 3. Effet de l’algorithme de réduction de la réverbération du signal de la parole
configuré au paramètre le plus intense – RevRed4. La réduction du signal réverbérant
est illustrée sur une représentation temps/fréquence (en haut) et temps/amplitude (en
bas). La courbe noire représente le signal non traité et la courbe grise le signal traité.
Le signal de test est illustré comme sur la Figure 2.
Nous avons testé cinq alternatives pour un total de 10 comparaisons par
critère testé, comme indiqué ci-dessus. L’ordre de présentation était aléatoire pour chaque auditeur et les paramètres testés apparaissaient sous les
lettres A et B.
Les auditeurs ont suivi une courte formation pour se familiariser avec les
questions et outils de test. Nous avons présenté les échantillons binaurale­ment avec un casque Sennheiser PC 330 et une carte son RME Multiface II,
et les réponses des participants étaient recueillies à l’aide d’un écran tactile.
Pour chaque question, 9 réponses étaient possibles allant de « A a plus de
réverbération » à « B a plus de réverbération », et une option « Aucune
préférence » était aussi disponible. Avant de répondre à chaque question, les
participants pouvaient écouter les stimuli autant de fois qu’ils le souhaitaient
sans décompte de temps.
9 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
9 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
RÉSULTATS
Tableau 1. Résultats de la MHM des matrices en comparaison de paire pour :
A) l’échelle du caractère naturel de la parole ; B) la quantité de réverbération, et
C) la préférence globale. Les valeurs inférieures à 1,0 indiquent une préférence pour le
paramètre de la colonne alors que les valeurs supérieures à 1,0 indiquent une
­p référence pour le paramètre de la ligne. Les rapports les plus proches de 1,0 indiquent
une différence perçue plus petite alors que les rapports égaux à 1,0 se traduisent par
l’absence de différence perçue. Le classement de chaque échelle est représenté par
les coefficients dans la ligne du bas. Les rapports de cohérence représentent la validité
de l’échelle de notation et doivent être inférieurs à 10 %.
Les rapports
calculés des
matrices
indiquent la
préférence et sa
magnitude quand
on compare deux
paramètres
différents.
Les résultats MHM peuvent être résumés à l’aide de matrices de comparaison en paires pour les différentes sous-échelles, comme illustré dans le
Tableau 1. Les rapports calculés des matrices indiquent la préférence et sa
magnitude quand on compare deux paramètres différents. Les valeurs
inférieures à 1 indiquent une préférence pour le paramètre de la colonne
alors que les valeurs supérieures à 1 indiquent une préférence pour le
paramètre de la ligne. Les rapports les plus proches de 1 indiquent une
différence perçue plus petite alors que les rapports égaux à 1 se traduisent
par l’absence de différence perçue.
Par exemple, en ce qui concerne la sous-échelle de la quantité de réverbération et les paramètres de comparaison RevRed4 à RevRed0, la différence
moyenne est de 7,85, ce qui représente une réduction de la quantité de
réverbération perçue pour le paramètre RevRed4 sur l’échelle de notation à
9 points.
Afin d’évaluer la pertinence des données, il était important de vérifier la
cohérence des classements des participants. Si RevRed2 est mieux que
RevRed3, et que RevRed3 est mieux que RevRed4, on en conclut donc que
RevRed2 est mieux que RevRed4. Ceci peut être vérifié en utilisant un
rapport de cohérence qui doit être inférieur à 10 % pour pouvoir valider
l’échelle13. On considère que si les différences sur une échelle sont clairement audibles, le rapport de cohérence sera plus petit. Les rapports de
cohérence pour cette étude étaient de 2,6 % pour l’échelle du caractère
naturel de la parole et de 4,0 % pour l’échelle de la quantité de réverbération. Ils étaient de 6,3 % pour la préférence globale. Ces rapports bas
(inférieurs à 10 %) révèlent que les différences étaient suffisamment claires
pour fournir un classement cohérent pour chaque échelle.
10 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
10 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
L’étape suivante consistait à évaluer le coefficient des différentes échelles
de notation. Les coefficients pour le caractère naturel de la parole (0,701) et
pour la notion de réverbération (0,299) ont été combinés afin de les comparer à l’échelle de préférence globale. Autrement dit, nous voulions savoir
si la préférence globale peut être expliquée en combinant les deux souséchelles testées. Les classements avec les deux approches sont illustrés
sur la Figure 4.
Figure 4. Classement final pour les différents paramètres testés selon une seule
dimension (préférence globale) à droite et combinaison de deux dimensions (caractère
naturel de la parole et la notion de réverbération) à gauche. Un coefficient plus élevé
correspond à un meilleur classement. Le classement final était le même indépendamment de l’échelle de notation et révélait une préférence pour le paramètre
RevRed3, suivi (dans l’ordre) de RevRed4, RevRed2, RevRed1 et RevRed0. Ceci révèle
que dans un environnement réverbérant, l’algorithme est favorisé par rapport à la
condition non traité. Le fait d’augmenter l’intensité de l’algorithme entraîne une
préférence plus poussée, mais jusqu’à un certain niveau uniquement. Autrement dit, le
paramètre RevRed4 réduit mieux la quantité de réverbération par rapport au paramètre
RevRed3, mais il était moins favorisé sur l’échelle du caractère naturel de la parole.
11 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
11 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
CONCLUSION ET RÉSUMÉ
La quantité de
réverbération
perçue a été
réduite par tous
les paramètres de
l’algorithme
comparé à la
condition non
traitée.
Au cours de la phase de développement d’une fonctionnalité d’aide auditive
visant à réduire une partie d’un signal néfaste, les développeurs doivent être
conscients qu’une amélioration sur une échelle, telle que la quantité de
réverbération perçue, ne doit pas entraîner la dégradation du signal sur une
autre échelle, telle que la qualité du son perçue. Ceci implique que le
paramètre de préférence doit résoudre un problème multidimensionnel.
La MHM peut s’avérer être un outil adapté pour choisir le meilleur paramètre dans une situation spécifique, comme un environnement réverbérant
dans notre cas, et pour répondre aux deux questions posées ci-dessus :
1) L’algorithme de réduction de réverbération réduit-il la quantité
de réverbérations perçues ?
Oui, la quantité de réverbération perçue a été réduite par tous les paramètres de l’algorithme comparé à la condition non traitée. Le fait
d’augmenter l’intensité de l’algorithme de réduction de réverbération a
systématiquement réduit la réverbération perçue.
2) L’algorithme de réduction de réverbération produit-il des artéfacts
indésirables dans le signal de la parole ?
Non, le caractère naturel de la parole dans des conditions traitées est
toujours mieux classé que dans des conditions non traitées. Le fait d’augmenter l’intensité de l’algorithme entraîne une amélioration du jugement du
caractère naturel de la parole. Néanmoins, il faut faire attention à ne pas trop
augmenter l’effet de l’algorithme.
Le fait de combiner les échelles de quantité de réverbération et de caractère
naturel de la parole peut expliquer le classement sur l’échelle de préférence
globale. Le paramètre le plus intense (RevRed4) ne pouvait améliorer que
l’expérience perçue sur l’échelle de quantité de réverbération comparé
au paramètre RevRed3. Ceci révèle que le paramètre optimal dans un
­environnement réverbérant n’est pas le paramètre le plus intense.
La MHM permet de fournir un cadre pour prendre des décisions difficiles au
cours du développement d’aide auditive.
REMERCIEMENTS
Une partie de cet article a été présentée en tant que poster à la conférence
annuelle de la British Society of Audiology du 1 au 3 septembre 2014 à
l’Université de Keele dans le Staffordshire au Royaume-Uni. Les auteurs
souhaiteraient remercier Matthias Bertram pour la conception eSW et
Bernhard Künzle pour prendre en main ce projet.
12 | ÉVALUATION D’UN ALGORITHME D’AIDE AUDITIVE
12 | VISANT À RÉDUIRE LES EFFETS NÉGATIFS DE LA RÉVERBÉRATION
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Res. 2010;53(6):1429–1439.
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impaired
hearing communicate again without
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Pickett
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