基于深度神经网络的降噪对助听器的影响如何影响耳植入体候选人?
Aniket A Saoji1, Bilal A Sheikh2, Natasha J Bertsch1
1Division of Audiology, Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, Mayo Clinic, Rochester, MN 55902, USA.
Audiology research
|December 27, 2024
概括
深度神经网络 (DNN) 降噪可显著改善听力受损个体的语音感知. 这种先进的助听器技术可能会减少一些患者对耳植入物的需求.
科学领域:
- 听力学 听力学是指听力学.
- 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:
- 听力损失的成年人经常在句子识别方面扎,这会影响耳植入物候选人.
- 基于深度神经网络 (DNN) 的降噪是一种提高助听器性能的新方法.
研究的目的:
- 评估基于DNN的降噪对听力障碍成年人语音感知的影响.
- 评估DNN技术如何影响耳植入物候选标准.
主要方法:
- 使用AzBio的句子在安静和杂的条件下 (多说话者喋喋不休) 在不同的信号与噪音比率 (SNRs) 上测试了语音感知.
- 在三个助听器程序中比较了句子识别分数:平静,语音在噪音中和基于DNN的降噪.
- 基准分析包括SNR预测的相位逆转和听力助听器语音感知指数 (HASPI v2) 用于可理解性预测.
主要成果:
- 与标准程序相比,基于DNN的降噪程序提高了20-32%的语音感知.
- 相位逆转预测了4-5dB的SNR改善与DNN噪声降低.
- 哈斯皮v2略高估计了测量的语音可理解性.
结论:
- 基于DNN的降噪可以在杂的环境中提高语音感知.
- 这项技术可能会阻碍一些残留听力患者的耳植入物资格.
- 耳植入物的采用或必要性可以通过先进的降噪来改变.
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