Определенные алгоритмы в слуховых аппаратах отфильтровывают фоновые шумы, чтобы гарантировать, что владельцы в состоянии понять речь в каждой ситуации – независимо, если они находятся в переполненном ресторане или около оживленной дороги. Проблема для исследователей состоит в том, чтобы поддержать высокое речевое качество передачи, отфильтровывая фоновые шумы. Прежде чем оптимизированная модель слухового аппарата опубликована на рынок, новые алгоритмы подвергаются отнимающим много времени тестам.
Исследователи и промышленные разработчики управляют проверками слуха с человеческими участниками, чтобы проанализировать, до какой степени соответствующие новые алгоритмы гарантируют речевую ясность. Если бы они смогли оценить речевую ясность достоверно в автоматизированном процессе, они могли бы сократить отнимающие много времени испытательные методы.
Новый алгоритм развивалсяДо настоящего времени стандартные подходы для предсказания речевой ясности включали так называемый метод STOI (кратковременная объективная речевая мера по ясности) и другие основанные на ссылке методы.
Эти методы требуют ясного оригинального сигнала, т.е. звуковой дорожки, это было зарегистрировано без любых фоновых шумов. На основе различий между оригинальным и фильтрованным звуком оценена ценность речевой ясности. Kolossa и Karbasi нашли способ предсказать ясность, не нуждаясь в ясном справочном сигнале, который еще более точен, чем метод STOI.
Следовательно, результаты Колоссы и Карбэзи могли бы помочь уменьшить испытательные процессы в фазе разработки нового продукта слуховых аппаратов.Исследователи рубля проверили свой метод с 849 людьми с нормальным слушанием. С этой целью участников попросили оценить аудио файлы через платформу онлайн. При помощи их алгоритма Kolossa и Karbasi оценили, какой процент предложения от соответствующего файла будет понят под участниками.
Впоследствии, они сравнили свое ожидаемое значение с результатами испытаний.Перспектива исследованияВ следующем шаге Kolossa и Karbasi намереваются запустить те же самые тесты с с ослабленным слухом участниками.
Они работают над алгоритмами, которые могут оценить и оптимизировать речевую ясность в соответствии с отдельным порогом восприятия или типом нарушения слуха. В лучшем варианте развития событий исследование таким образом предоставит методы для разработки интеллектуальный слуховой аппарат. Такие слуховые аппараты могли автоматически признать текущую среду и ситуацию владельца.
Если бы он или она выходит из тихой улицы в ресторан, слуховой аппарат зарегистрировал бы увеличение фоновых шумов. Соответственно, это отфильтровало бы окружающие шумы – если это возможно, не ослабляя качество речевого сигнала.
О проектеГлавная цель проекта «Улучшила Связь посредством Прикладного Исследования Слушания», должен был оптимизировать слуховые аппараты и кохлеарные внедрения, чтобы гарантировать, чтобы они выполнили свою функцию для их владельца даже в очень шумной среде. Исследователи рубля работали в международной команде вместе с исследователями из Великобритании, Швейцарии, Дании и Бельгии.
Профессор доктор Рэйнер Мартин из Факультета рубля Электротехники и Информационных технологий возглавил финансируемый ЕС проект. Промышленные партнеры были производителем слуховых аппаратов Sivantos и кохлеарной Кохлеарной компанией по внедрению. «Я могу услышать» законченный в декабре 2016.