关于机器学习方法的审查,用于助听器中放大功率的个性化
Nafisa Zarrin Tasnim1, Aoxin Ni1, Edward Lobarinas2
1Electrical and Computer Engineering Department, University of Texas at Dallas, Richardson, TX 75080, USA.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 13, 2024
概括
机器学习提供了个性化的助听器设置,超越了一种适合所有人的方法. 本综述详细介绍了调整放大器以满足个人用户需求和环境的方法,以获得更好的听觉体验.
科学领域:
- 听力科学 听力科学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 目前的助听器处方采用一种适合所有人的方法,但这种方法有局限性.
- 个性化的放大设置对于最佳的助听器用户体验至关重要.
- 机器学习的进步为个性化提供了新的机会.
研究的目的:
- 审查用于个性化助听器放大设置的机器学习方法.
- 巩固现有关于个性化助听器调整的研究.
- 突出机器学习在提高助听器功能方面的潜力.
主要方法:
- 工程和听力科学研究的文献综述.
- 对用于助听器设置的各种机器学习技术的分析.
- 综合研究的重点是用户喜欢和个性化的放大.
主要成果:
- 收集了一系列关于个性化助听器放大功率的综合研究.
- 机器学习方法在为个别用户量身定制助听器设置方面表现有前途.
- 该审查确定了调整规范值的一系列方法.
结论:
- 机器学习可以显著改善助听器用户的个性化听力体验.
- 需要进一步的研究来应对挑战,并探索该领域的未来方向.
- 助听器放大器的个性化是克服当前局限性的关键.
