人工智能为助听器佩戴者带来了更好的解决方案

文章作者:Anne-Françoise Pelé

随着世界人口老龄化和日常生活中接触到越来越高的音量，听力损失已成为一个日益令人担忧的公共健康问题。患者希望获得更自然、更个性化的听觉体验，而人工智能(AI)能够实时处理复杂的真实情况。

SoundSense学习解决方案利用来自超过40,000个助听器佩戴者的实时机器学习算法和数据来帮助患者个性化他们的听力并创建个人听力计划。“真实世界的数据比我们在实验室中的生成更好。这是人们在真实情况下需要的，而实验室则是所有理论的。“

Henningsen坚持不懈地是匿名的和符合GDPR的匿名和GDPR的。基本上，声音被麦克风捕获并由助听器内的数字信号处理器本地处理。“它没有在云中处理，而是在用户的耳朵上，”Henningsen说，只需将助听器的参数设置和用户偏好发送到云即可。“它以一种方式匿名，我们无法在实际用户之间连接点。”

该公司会生成一个唯一的匿名ID，因为如果客户想撤销他或她的同意，“我们需要能够回溯到安全数据结构并删除文件。”没有声音被记录。

所有WS听力学的助听器都有环境分类器和声音分类器。亨宁森说:“根据环境声音，你可以辨别出是餐厅还是音乐厅，但有时你是错的。”“即使你是在餐厅里，你的目的也可能不是去理解桌子对面的人在说什么。”在这里，关键是放大洞察的粒度。

减少处理延迟以防止声音失真也很重要。Widex推出了零延时(ZeroDelay)，这是一种信号通道，可以将麦克风和接收器之间的处理延迟降低到0.5毫秒以下，以克服人工声音。助听器的直接声音信号和放大的声音信号确实是同步的，创造了一个不失真的听力体验。“我们用经典助听器和快速信号处理途径测量了大脑的反应。我们可以看到，这种快速通道的编码是非常自然的，并影响着大脑处理声音的方式。”

预测的意图

展望未来，出现了许多问题：明天的AI装备助听器能够模仿人类听觉和感知佩戴者的偏好，如此准确地，他们可以预测意图和行为？他们会超越听众科家对患者独特需求定制助听器的能力吗？工作本身是否会变得过时和强迫专业人士进行再培训？

20世纪80年代，当亨宁森开始她的临床听力学家职业生涯时，她问她的同事:“如果我们能制造一种助听器，记录用户觉得非常困难的情况，这样我们就能听到他们的声音，并对他们进行调整，这不是很酷吗?因为很难根据病人告诉我的例子进行微调。”

当时，助听器技术是模拟的，他们都看着她，好像她“疯了”，但“我们几乎做到了，助听器基本上可以跟踪和适应环境。”

她继续说，“我们是否能够预测是一个很好的假设。我认为助听器会学习用户的听力模式，并适应一整天的旅程。”

经常询问AI和机器学习是否会替代助听器专业人士，Henningsen回复技术“增加了新的维度，见解和机会”，但不会取代听众学家的咨询技巧。“听力损失是一种进步状态，患者需要一个专家来指导他们的变化和机会。”她不鼓励她的同行承认技术如何让他们对其患者带来更聪明，更富有洞察力的决定来实现技术。

Henningsen相信，通过AI赋予用户权力的想法将与年轻的用户交谈，因为他们希望对他们听到的声音做点什么。“年轻人可能更容易从自己的经验中学习并自己做事。”

当被问及基于人工智能的助听器的可承受性时，亨宁森表示人工智能和机器学习应用程序已经在Widex的各个价位上可用。“这是一个价格阶梯，有几个不同的型号可供选择。如果你有非常复杂的听力损失，或者如果你有一个复杂的生活，需要倾听的情况，你需要一个更强大、更细粒度的设备。”尽管如此，亨宁森总结道:“在这个时候，我想说的是，每个人都能负担得起(人工智能助听器)，而且我不认为它是高端人群的独有产品。”

>>本文最初发表在我们的姐妹网站上，欧洲时代。