Informatik-Ingenieure und Wissenschaftler zu hören an der Ohio State University haben einen möglichen Durchbruch bei der Lösung eines 50 -jährigen Problem in der Hörtechnologie gemacht : wie man helfen Hörgeschädigte verstehen Rede in der Mitte der Hintergrundgeräusche.
In der Zeitschrift der Acoustical Society of America , beschreiben sie , wie sie die neuesten Entwicklungen in der neuronalen Netze verwendet werden, um die Anerkennung von gesprochenen Worten Probanden von so niedrig wie 10 Prozent auf bis zu 90 Prozent zu steigern.
Die Forscher hoffen, die Technologie wird den Weg für digitale Hörgeräte nächsten Generation ebnen. Solche Hörgeräte könnten sogar in Smartphones zu wohnen; die Telefone würde die Computerverarbeitung zu tun, und übertragen das verstärkte Signal an ultra-kleinen Ohrmuscheln drahtlos.
Mehrere Patente basieren auf der Technologie anhängig , und die Forscher mit führenden Hörgerätehersteller Starkey , sowie andere Arbeiten rund um die Welt , um die Technologie zu entwickeln.
Erobern Hintergrundrauschen hat einen "Heiligen Gral " in der Hörtechnologie seit einem halben Jahrhundert , erklärte Eric Healy , Professor für Sprache und Hören Wissenschaft und Direktor der Ohio State Speech Psycho Laboratory.
Der Wunsch, eine Stimme in Raum voller Geschwätz verstehen wurde mit dem " Cocktail-Party Problem." Genannt
" Die Konzentration auf das, was eine Person sagt, und den Rest zu ignorieren ist etwas, das normal hörenden Hörern sind sehr gut , und hörgeschädigten Hörer sind sehr schlecht", sagte Healy . "Wir haben einen Weg gefunden , um die Arbeit für sie tun , und ihre Grenzen strittig zu kommen. "
Schlüssel für die Technologie ist eine von Deliang "Leon" Wang , Professor für Informatik und Ingenieurwissenschaften , und sein Team entwickelten Computer-Algorithmus . Es analysiert schnell Sprach- und entfernt den größten Teil der Hintergrundgeräusche.
" Seit 50 Jahren haben Forscher versucht, die Sprache aus dem Hintergrundrauschen herausziehen Das hat nicht funktioniert , so dass wir uns entschlossen, einen ganz anderen Ansatz versuchen : . Klassifizieren den verrauschten Sprach und nur die Teile , wo Rede dominiert das Rauschen zu behalten, " Wang sagte .
In ersten Tests , Healy und Doktorand Sarah Yoho entfernt zwölf hörgeschädigte Freiwilligen Hörgeräte , dann spielte Aufnahmen der Rede von Hintergrundrauschen über Kopfhörer verdeckt . Sie fragten die Teilnehmer , die Worte hörten sie zu wiederholen. Dann werden sie wieder den gleichen Test durchgeführt , nach der Verarbeitung der Aufnahmen mit dem Algorithmus, um Hintergrundrauschen zu entfernen.
Sie testeten die Wirksamkeit des Algorithmus gegen " Standgeräusch " - einer konstanten Geräusch wie das Summen einer Klimaanlage - und dann mit dem Geschwätz der anderen Stimmen im Hintergrund.
Der Algorithmus war besonders affektive gegen Hintergrund Geschwätz und verbessert das Verständnis der hörgeschädigten Menschen von 25 Prozent auf 85 Prozent im Durchschnitt zu schließen. Gegen das Standgeräusch , der Algorithmus verbessert das Verständnis von durchschnittlich 35 Prozent auf 85 Prozent.
Zum Vergleich wiederholten die Forscher den Test mit zwölf Bachelor Ohio State Studenten, die nicht hörgeschädigt wurden . Sie fanden, dass Noten für die normal hörenden Hörern ohne die Hilfe der Verarbeitung des Algorithmus waren niedriger als die für die hörgeschädigten Hörer mit Verarbeitung ..
" Das bedeutet, dass hörgeschädigte Menschen, die den Nutzen dieser Algorithmus könnte besser sein als Studierende mit nicht hören musste Hörverlust ", Sagte Healy .
Eine neue $ 1.800.000 Zuschuss von der National Institutes of Health wird Verfeinerung des Algorithmus und Versuche an Freiwilligen des Forschungsteams unterstützt .
Der Algorithmus ist einzigartig, sagte Wang , weil es eine Technik namens maschinelles Lernen verwendet . Er und Doktorand Yuxuan Wang trainieren den Algorithmus auf separaten Rede , indem es verschiedene Wörter in der Mitte der Hintergrundgeräusche. Sie verwenden eine spezielle Art von neuronalen Netzwerk als " tief neuronales Netzwerk ", um die Verarbeitung zu tun - so genannt, weil seine Lernen wird durch eine tiefe Schichtstruktur inspiriert durch das menschliche Gehirn durchgeführt.
Diese ersten Tests mit vorab aufgezeichneten Klänge konzentriert. In Zukunft wollen die Forscher den Algorithmus zu verfeinern , um sie besser in der Lage, Sprache in Echtzeit zu verarbeiten zu machen. Sie glauben auch, dass, wie Hörgeräteelektronikweiter schrumpfen und Smartphones sogar noch häufiger werden, wird Telefonen mehr als genug Rechenleistung , um den Algorithmus ausführen und Sendegeräuschehaben sofort - und drahtlos - um die Ohren des Zuhörers .
Etwa 10 Prozent der Bevölkerung - 700 Millionen Menschen weltweit - leiden unter Hörverlust. Das Problem mit dem Alter zunimmt . In einer Studie 2006 festgestellt , dass Healy rund 40 Prozent der Menschen in ihren 80er Jahren erleben Hörverlust , die schwer genug Rede anderer zumindest teilweise unverständlich zu machen ist .
Einer von ihnen ist Wang Mutter, die , wie die meisten Menschen mit ihrem Zustand , hat Schwierigkeiten, das Herausfiltern Hintergrundgeräusche.
"Sie ist eine meiner primären Motivationen ", sagte Wang . " Wenn ich sie besuchen , besteht sie darauf, dass nur eine Person zu einem Zeitpunkt die Rede bei Tisch . Wenn mehr als eine Person spricht zur gleichen Zeit , sie geht absolut Bananen , weil sie einfach nicht verstehen können . Sie hat allerlei ausprobiert Hörgeräte, und keine von ihnen arbeitet für dieses Problem. "
" Dies ist das erste Mal, dass jemand auf dem gesamten Gebiet hat eine Lösung gezeigt", fuhr er fort. "Wir glauben , dass dies ein Durchbruch im wahrsten Sinne des Wortes. "