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新技术可以帮助失聪的人更好地理解语言
时间:2019-9-26 9:39:29 评论:0 收藏本文 复制本页地址 (按Ctrl+D可以收藏到浏览器)

得益于丹麦的新技术,未来的助听器用户将能够更准确地确定他们的听力目标。奥尔堡大学的一位研究人员利用机器学习来教计算机程序如何去除不必要的噪音和增强语音。

听力损失患者面临的主要挑战之一是在嘈杂的环境中理解语言。这个问题被称为鸡尾酒会效应,因为许多人同时讲话的情况往往使你很难区分你谈话的人在说什么。

尽管大多数现代助听器都采用了各种形式的语音增强技术,但工程师们仍在努力开发一种能显著改进的系统。

奥尔堡大学音频实验室分析专业的博士生马修·卡瓦莱卡兰(mathew kavalekalam)正在利用机器学习开发一种算法,使计算机能够区分口语和背景噪音。该项目由丹麦创新基金会资助,与GN Advanced Science的助听器研究人员共同完成。

计算机听和学

奥尔堡大学的Mathew Kavalekalam解释说:“我们大脑中的听觉中枢通常会进行一系列极其复杂的计算,使我们能够专注于一个声音——即使有很多人在后台说话。”但这种能力很难在机器中重现。”

马修·卡瓦莱卡兰(mathew kavalekalam)从一个数字模型开始,这个模型描述了语音是如何在人体内产生的,从肺部经咽喉、口腔和鼻腔、牙齿、嘴唇等。

他用这个模型来描述计算机在识别说话声音时应该“监听”的信号类型。然后他告诉电脑开始听和学。

噪音不仅仅是噪音

马修·卡瓦莱卡兰说:“背景噪音因环境而异,从你在外面的街道或交通噪音到人们在酒吧或自助餐厅谈话的噪音。”这就是为什么要建立一个语音增强模型,从你不感兴趣的喋喋不休中过滤出你想听到的语音,这是非常棘手的原因之一。”

在奥尔堡大学,mathew kavalekalam播放了与计算机对话的各种声音录音,并逐渐增加了不同类型的背景噪声。

相关报道GN Hearing推出了一套新的定制助听器。研究人员使用机器学习算法根据大脑活动对单词类型进行分类独特的维多利亚式儿童听力损失数据库走向全球。通过应用此机器学习,计算机软件开发出一种识别声型并计算如何增强说话声音的特定声音而不是背景噪声。

提高15%

kavalekalam的研究成果是一款能够有效帮助失聪患者更好地理解语音的软件。即使在非常嘈杂的环境中,它也能识别和增强口语。

到目前为止,该模型已经在10名使用和不使用kavalekalam算法比较语音和背景噪声的人身上进行了测试。

受试者被要求执行简单的任务,包括在嘈杂的环境中描述给他们的颜色、数字和字母。

结果表明,kavalekalam可能已经开发出一种很有前途的解决方案。在非常嘈杂的环境中,受试者的语音感知能力提高了15%。

快速信号处理

然而,在Mathew Kavalekalam的软件进入新的助听器之前,还有一些工作要做。这项技术在实际应用前需要调整和调整。

该算法需要优化以占用较少的处理能力。尽管技术越来越快、越来越强大,但小型现代助听器仍存在硬件限制。

“在语音增强方面,信号处理需要非常迅速。如果助听器中的声音延迟,它就会与口腔运动不同步,最终会让你更加困惑,”马修·卡瓦莱卡兰解释说。

事实箱

-六分之一的欧洲人有不同程度的听力障碍。几乎每个人都会随着年龄的增长失去部分听力。

-当试图与不止一个人交谈时,听力丧失往往表现为问题。这可能会导致孤立无援,因为听力丧失的人经常选择退出社交聚会,在社交聚会上,他们不得不花费大量精力来跟上人们的谈话。

来源:https://www.en.aau.dk

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