W zamkniętych pomieszczeniach pogłos powstaje poprzez wielokrotne odbicia dźwięku od przeszkód, które je ograniczają (czyli ścian, podłóg i sufitów)  wpływając na modyfikację sygnału mowy głównie poprzez zmniejszenie współczynnika głębokości modulacji (Houtgast and Steeneken, 1973),   ponieważ spadki w jej obwiedni czasowej są wypełnione odbitą energią dźwięku,   rys 1. Houtgast i Steeneken opracowali funkcję MTF (Modulation Transfer Function), która matematycznie przedstawia wpływ pogłosu oraz zakłóceń addytywnych na głębokość modulacji amplitudowej (a tym samym na zrozumiałość mowy):  
\(MTF=\left[1+\left(2\pi F\left(\frac{T}{13,8}\right)^2\right)\right]^{-\frac{1}{2}}\cdot\left[1+10^{-\frac{SNR}{10}}\right]^{-\frac{1}{2}}\),
gdzie: T - czas pogłosu [s], SNR - poziom tła akustycznego [dB], F - częstotliwość modulacji [Hz]. Wynika z niej wyraźnie, że im większy pogłos (czyli im większe pomieszczenie i/lub mniejszy współczynnik absorpcji powierzchni ograniczających) tym większe wygładzenie obwiedni amplitudowej sygnału mowy, a zatem jej zniekształcenie.
W 1982 roku Nabelek i Robinson wykazali eksperymentalnie, że zrozumiałość czystego sygnału mowy (bez interferującego szumu
zakłócającego) zależy odwrotnie proporcjonalnie od czasu pogłosu, a zatem najbardziej optymalne warunki akustyczne odpowiadają zerowemu czasowi pogłosu.  Badania teoretyczne wykazały, że zależność pogłosu od zrozumienia mowy nie jest aż tak jednoznaczna.  Obecnie wiadomo powszechnie, że "wczesne odbicia" są korzystne dla percepcji mowy, a jedynie "późny pogłos" jest niepożądanym zniekształceniem sygnału, które pogarsza możliwość identyfikacji mowy. Bardley (1986), korzystając z przewidywalnych i subiektywnych teoretycznych badań wartości parametru U50, wyznaczył zoptymalizowany czas pogłosu w pomieszczeniach dyfuzyjnych, który wynosił 0,4-0,5 s (dla pomieszczeń ze stałym szumem na zaniedbywalnym poziomie 30dBA) .  Z obliczeń Bistafa (2000) wynika, że przy stosunku szumu do sygnału mowy (+30 dB), najmniejszy czas pogłosu zaburzający niekorzystnie rozumienie mowy wynosi 0,2 s. Wytłumaczenie jest następujące: wraz ze zwiększaniem się czasu pogłosu (poczynając od zera), wzrasta również energia sygnału, który dociera od najwcześniejszych odbić, dzięki czemu zwiększa się zrozumiałość mowy. Dzieje się tak jedynie do czasu, gdy na sygnał mowy nie zaczną wpływać wspomniane wcześniej efekty powiązane z wygładzeniem obwiedni amplitudowej. Co więcej, wykazano, że przeważający czynnik widma modulacji mowy ciągłej, w warunkach idealnych (bez odbić), pojawia się w zakresie od 1 do 16 Hz  z maksimum w okolicy 4 Hz przy czym, bez względu na to jakiego dotyczy to języka, przebieg jest podobny (Drullman i wsp. 1994, Arai i wsp. 1996,   Greenberg 1997). Według Kusumoto i wsp. (2005) sytuacja ta zmienia się w warunkach rzeczywistych (kiedy w pomieszczeniu występuje pogłos), kiedy to  maksimum widma obniża się z 4 Hz na 2 Hz, co skutkuje zmniejszeniem współczynnika modulacji (pogłos pełni rolę filtra dolnoprzepustowego). 
Jak pokazały dotychczasowe badania naukowe, wpływ pogłosu na percepcję sygnału mowy nie jest całkiem jednoznaczny. Z jednej strony - w kontekście zrozumiałości mowy - jesteśmy dość odporni na skutki pogłosu. Z drugiej strony okazuje się, iż w warunkach pogłosowych, proces przetwarzania mowy przez wyższe piętra układu słuchowego może zostać istotnie zaburzony nawet jeśli sama zrozumiałość mowy pozostaje na wysokim poziomie. Sato i wsp. (2008, 2007) przeprowadzili badania, dotyczące spadku zrozumiałości mowy wraz ze wzrastającym  czasem pogłosu, pokazujące, że choć dynamika zmiany zrozumiałości wynosiła jedynie 27% (73-100%), subiektywna trudność jej percepcji wahała się od 2% do 98%. Pokazali zatem, że pewne zaburzenia percepcji mowy cechują się znaczną dynamiką nawet jeśli różnice w poziomie zrozumienia są nieznaczne.  
Mimo, iż wiedza na temat wpływu pogłosu na odbiór mowy jest dość szeroka, niewiele badań dotyczyło analizy aktywności kory mózgowej w kontekście detekcji uwagi słuchowej (AAD) podczas percepcji sygnałów z tego typu zakłóceniami ( Fuglsang i wsp. 2017 ). Zbadanie wpływu pogłosu na  skuteczność metod identyfikacji śledzonego sygnału (takich jak AAD), wydaje się niezwykle istotne w kontekście stworzenia i wdrożenia nowej generacji aparatów słuchowych lub urządzeń podsłuchowych zintegrowanych z systemem EEG.