自动语音识别和文本转语音技术用于听力评估的应用:范围审查
Mohsen Fatehifar1, Josef Schlittenlacher2, Ibrahim Almufarrij1,3
1Manchester Centre for Audiology and Deafness (ManCAD), School of Health Sciences, University of Manchester, Manchester, UK.
International journal of audiology
|November 12, 2024
概括
自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 技术可以改善听力评估和助听器配件. 这些工具提供高效,无监督的测试和个性化的助听器配置.
科学领域:
- 听力学和语音语言病理学
- 人与计算机的交互
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 传统的听力评估和助听器评估可能耗时,需要大量的人力资源.
- 像ASR和TTS这样的先进技术的整合提供了潜在的解决方案,以提高听力学中的效率和可访问性.
研究的目的:
- 探索自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 在听力评估和助听器评估中的应用.
- 审查关于ASR和TTS用于测量听力能力和配置助听器的现有文献.
主要方法:
- 根据PRISMA指南进行了系统范围审查.
- 在2023年1月,在10个数据库中进行了搜索,并在2024年6月进行了更新.
- 包括使用ASR或TTS测量听力能力或助听器配置的研究,其中28项研究符合2942份记录的标准.
主要成果:
- 语音转换在语音可理解性测试中有效地取代了记录的刺激,减少了实验者的努力,而不会影响结果.
- 自动语音识别使语音接收值的准确,无监督的测量成为可能.
- ASR准确模拟了参与者的听力,并用于优化助听器配置,提高语音可理解性.
结论:
- ASR和TTS技术显示出显著的潜力,可以提高听力评估的可访问性和效率.
- 这些技术可以促进无监督测试和个性化助听器配件,改善用户体验和结果.
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