Predicting speech intelligibility from a selective attention decoding paradigm in cochlear implant users

Abstract

Abstract Objectives . Electroencephalography (EEG) can be used to decode selective attention in cochlear implant (CI) users. This work investigates if selective attention to an attended speech source in the presence of a concurrent speech source can predict speech understanding in CI users. Approach . CI users were instructed to attend to one out of two speech streams while EEG was recorded. Both speech streams were presented to the same ear and at different signal to interference ratios (SIRs). Speech envelope reconstruction of the to-be-attended speech from EEG was obtained by training decoders using regularized least squares. The correlation coefficient between the reconstructed and the attended ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>A</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>)</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> or the unattended <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mfenced close=")" open="("> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>U</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mrow> <mml:mtext> </mml:mtext> </mml:mrow> </mml:math> speech stream at each SIR was computed. Additionally, we computed the difference correlation coefficient at the same <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo stretchy="false">(</mml:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>Diff</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mtext> </mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>A</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>U</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:math> and opposite SIR ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>DiffOpp</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mtext> </mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>A</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>ρ</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mtext>U</mml:mtext> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mrow> <mml:mtext>SIR</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false">)</mml:mo> </mml:math>

Topics & Concepts