设计更好的助听器使用brain-inspired语音增强

新的研究目标是生产助听器可以区分之间的更好的语言和背景噪音和福利的生活有听力障碍的六百万人在英国。

传统的助听器放大我们的语言和噪音不加选择地所以他们不让它容易区分意义的信号,如演讲、背景噪音。

为了克服这一障碍,南安普顿大学和剑桥大学的研究人员将使用知识生成的神经元脑干录音设计新颖的信号处理策略。通过设计这个physiological-based算法,模拟我们的大脑如何听到声音,团队将能够识别个人脑干神经元如何应对声音和区分意义的信号和噪声。

这种“稀疏编码的识别将使科学家能够降低噪音水平的同时增加语音清晰度。

Stefan Bleeck博士,从声音和振动研究所南安普顿大学(ISVR)表示:“我们的核心假设是,大脑利用稀疏编码时区分意义的信号和噪音,它使用一个动态字典声音表示。神经元适应他们的反应,因为他们有限的动态速率不断优化,以应对噪声以减少冗余和最大化信息流动。

“通过调查这个个体神经元的编码机制,它将使我们能够开发新颖的信号处理算法选择部分代码演讲和那些代码不需要的噪声。后就可以在助听器声音降低噪音,但随着质量完好,提高语音清晰度。”

Bleeck博士接到EPSRC——医疗资金技术挑战工程进行研究与ISVR同事托马斯•Blumensath马修·莱特博士和博士和伊恩冬天的剑桥大学生理学系。

Bleeck博士补充说:“我们希望看到我们工作的直接应用程序实现在未来五年内助听器。世界上一些最大的公司在他们的领域展示了他们的利益,对这种方法的支持和信心。”