32 | Научные исследования собирать и классифицировать полученную информацию, учит аппараты подстраиваться под слуховые предпочтения пользователя, повышая, таким образом, качество прослушивания в различных акустических ситуациях, помогает улучшать разборчивость и понимание речи. Однако в большинстве моделей настройки являются общими, поэтому не всегда могут работать оптимально абсолютно во всех акустических ситуациях.
Как работает ИИ в слуховых аппаратах
Одной из важных вех в развитии технологий слуховых аппаратов, без сомнения, является интеграция искусственного интеллекта. Его применение позволяет сделать настройки слуховых аппаратов максимально персонализированными, более точно классифицировать звуки окружающей среды и имитировать работу слуховой коры. Не менее значимым становится дальнейшее развитие беспроводных функций слуховых аппаратов, чтобы они легко сопрягались с различными мобильными устройствами. В этом случае пользователь может самостоятельно управлять настройками своих аппаратов, использовать приложения и виртуальных помощников для создания нужного именно ему звукового окружения. Некоторые производители сурдотехники успешно интегрируют в слуховые аппараты технологии, способствующие расширению возможностей коммуникаций( например, функция перевода помогает беспрепятственно общаться с людьми, говорящими на разных языках). Встраивание в аппараты различных сенсоров и датчиков, позволяющих, в частности,
оценивать количество шагов, частоту сердечных сокращений и другие параметры, еще больше расширяют их возможности, превращая в многофункциональные высокотехнологичные устройства.
В слуховых аппаратах используются следующие функции и инструменты ИИ: машинное обучение, глубокие нейронные сети, распознавание голосов, слушание речи через медицинскую маску, фитнес и здоровье, а также понимание потребностей в прослушивании.
Машинное обучение
Применяется в слуховых аппаратах уже более 20 лет для классификации звуков. Этот алгоритм искусственного интеллекта реализует принцип сортировки больших объемов данных для принятия решений. Опирается на непрерывное обучение и накопление данных. Известно, что слуховые аппараты ежесекундно « пропускают » через себя миллионы звуков, постоянно корректируя свою работу с помощью тонких настроек в режиме реального времени. Машинное обучение в этой связи позволяет
Традиционно слуховой аппарат может использовать предустановленную программу, например « речь в шуме » или « ресторан », которая в отдельно взятой, конкретной ситуации может работать неэффективно. В этом случае аппарат с искусственным интеллектом подстраивается и персонализирует данную настройку в соответствии с предпочтениями пользователя. На основе индивидуального выбора желательных звуковых образцов и изменений параметров настройки, сделанных пользователем в зависимости от ситуации, слуховой аппарат изучает предпочтения владельца и затем автоматически вызывает их в аналогичных ситуациях. В качестве примера приведем голоса родственников. Когда аппарат научится идентифицировать входящий сигнал как голос близкого человека( а происходит это достаточно быстро), он всякий раз автоматически будет увеличивать громкость конкретного голоса, эффективно приглушая фоновый шум.
Таким образом, машинное обучение занимается классификацией окружающих акустических ситуаций и персонализацией настроек слуховых аппаратов. Эта технология не требует больших временных и энергетических ресурсов. Однако без участия человека в данном случае не обойтись, так как только он может исправить непреднамеренные « ошибки » машины.
Глубокие нейронные сети
Эта технология имитирует работу человеческого мозга, реагируя на звуки таким же образом что и мозг хорошо слышащего человека. Нейронная сеть— это вычислительная модель,