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    <IdentifierDoi>10.3205/26dga161</IdentifierDoi>
    <IdentifierUrn>urn:nbn:de:0183-26dga1618</IdentifierUrn>
    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">H&#246;ranstrengungsbasierte Kurzdiagnostik zur Absch&#228;tzung individueller Rauschunterdr&#252;ckungs-Pr&#228;ferenzen bei H&#246;rger&#228;tetragenden</Title>
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          <Firstname>Jan</Firstname>
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          <Affiliation>Fraunhofer IDMT &#8211; HSA, Oldenburg, Deutschland</Affiliation>
          <Affiliation>Carl von Ossietzky Universit&#228;t Oldenburg, Medizinische Physik und Akustik, Oldenburg, Deutschland</Affiliation>
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          <Firstname>Birger</Firstname>
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          <Affiliation>Carl von Ossietzky Universit&#228;t Oldenburg, Medizinische Physik und Akustik, Oldenburg, Deutschland</Affiliation>
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          <Corporatename>German Medical Science GMS Publishing House</Corporatename>
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      <DatePublished >20260302</DatePublished >
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    <Language>germ</Language>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingSequence>161</MeetingSequence>
        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Audiologie e. V.</MeetingCorporation>
        <MeetingName>28. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f&#252;r Audiologie</MeetingName>
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        <MeetingSession>Freie Vortr&#228;ge 16: H&#246;rger&#228;te II</MeetingSession>
        <MeetingCity>Oldenburg</MeetingCity>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Fragestellung:</Mark1> Wie l&#228;sst sich die individuelle Pr&#228;ferenz f&#252;r Einstellungen der Rauschunterdr&#252;ckung (noise reduction, NR) bei H&#246;rger&#228;tetragenden schnell und klinisch praktikabel erfassen&#63;</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Mit einer adaptiven kategorialen Skalierung der subjektiv wahrgenommenen H&#246;ranstrengung (listening effort, LE) wurde LE einmal in Abh&#228;ngigkeit vom Signal-Rausch-Verh&#228;ltnis (SNR) und einmal in Abh&#228;ngigkeit von durch spektrale Subtraktion erzeugten &#8222;musikalischen&#34; Verzerrungen gemessen. Durch &#220;berlagerung beider LE-Kurven (invertierte Verzerrungsachse) wurde ein individueller Kreuzungspunkt bestimmt und in dieser Studie als pers&#246;nlicher Trade-off zwischen Rauschtoleranz und Verzerrungstoleranz interpretiert. Zur Validierung erfolgten Paarvergleiche in realistischen Alltagsklangszenen mit verschiedenen NR-Algorithmen und mehreren Einstellstufen. Teilnehmende waren &#228;ltere, erfahrene H&#246;rger&#228;tetragende mit leichtem bis mittlerem H&#246;rverlust.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> LE sank mit steigendem SNR und stieg mit zunehmenden Verzerrungen, wie erwartet. Die aus den Kreuzungspunkten abgeleitete Kennzahl verteilte sich kontinuierlich zwischen den Polen &#8222;Rauschhasser&#8220; und &#8222;Verzerrungshasser&#8220;. Sie stand in Beziehung zu den Pr&#228;ferenzen aus den Paarvergleichen; die Vorhersagekraft hing von Szene und Algorithmus ab und zeigte sich vor allem bei niedrigen SNR deutlich. Ein systematischer Zusammenhang mit dem Ausma&#223; des H&#246;rverlusts war nicht erkennbar.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerungen:</Mark1> Die LE-basierte Kennzahl erm&#246;glicht in kurzer Zeit eine klinisch praktikable Absch&#228;tzung individueller NR-Pr&#228;ferenzen. Sie kann die Voreinstellung geeigneter NR&#8209;St&#228;rken unterst&#252;tzen, Personen mit ausgepr&#228;gten Pr&#228;ferenzprofilen identifizieren und aufwendige Vergleichstests erg&#228;nzen. Eine &#220;bertragung auf weitere Verzerrungsarten und NR-Verfahren bietet sich an.</Pgraph></TextBlock>
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