ÉVALUATION D`UN ALGORITHME D`AIDE AUDITIVE VISANT À
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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 Bibliographie 1.Boothroyd A. Room acoustics and speech perception. Seminars Hear. 2004;25(2):155–166. 2.Ricketts TA, Hornsby BWY. Distance and reverberation effects on directional benefit. Ear Hear. 2003;24(6):472–484. 3.Bradley JS, Sato H, Picard M. On the importance of early reflections for 10_UK - 11.05.2015_fle speech in rooms. J Acoust Soc Am. 2003;113(6):3233. 4.Kates JM. Digital Hearing Aids. San Diego: Plural Publishing; 2008. 5.Bistafa SR, Bradley JS. Reverberation time and maximum background-noise level for classrooms from a comparative study of speech intelligibility metrics. J Acoust Soc Am. 2000;107(2):861–875. 6.Bradley JS, Reich RD, Norcross SG. 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J Speech Res. 2010;53(6):1429–1439. in over 70 countries fulfill our vision to help people Lang with Hear impaired hearing communicate again without 9.Nabelek AK, Pickett JM. Monaural and binaural speech perception through limitations. hearing aids under noise and reverberation with normal and hearing-impaired listeners. J Speech Lang Hear Res. 1974;[Dec]17(4):724–739. 10.Shi LF, Doherty KA. Subjective and objective effects of fast and slow compression on the perception of reverberant speech in listeners with hearing loss. J Speech Lang Hear Res. 2008;51(5):1328–1340. 11.Walden BE, Surr RK, Cord MT, Dyrlund O. Predicting hearing aid microphone preference in everyday listening. J Am Acad Audiol. 2004;15(5):365–396. 12.Nabelek AK, Donahue AM, Letowski TR. Comparison of amplification systems in a classroom. J Rehab Res Dev. 1986;23(1)[Jan]:41–52. 13.Saaty TL. How to make a decision: the Analytic Hierarchy Process. Eur J Operational Res. 1990;48:9–26. 14.Brons I, Houben R, Dreschler WA. 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