
耳朵听到的只是声音,大脑理解了才能交流,那么大脑聆听过程是怎样的?
奥迪康脑聆听最新研究表明,在自然聆听过程中,大脑首先需要获取完整的声音场景,对周围环境实现初步的分析,随后大脑的子系统再对某些感兴趣的声音进行关注和重点分析。
当发生听力损失,需要助听器来补偿时,简单的声音环境(如安静室内一对一交谈)并没有给大脑和助听器带来多大挑战,助听器将声音进行放大,就能让大脑获得足够多的声音信息,来进行重点关注和分析。
一旦环境变得嘈杂,比如到了餐厅中、马路边,声音的动态、交杂和不可预测性为聆听带来了巨大的挑战。普通的放大方式已无法支持听损患者的大脑对环境变化实现动态感知,或对重要的声音信号实现准确判断。
嘈杂环境的最大特点就是声音复杂多变,不断移动。助听器如何更好地区分出不同的声音?如何更好地捕捉语音信息?
答案是:只有当它从多层面学习和了解不同声音的特征才能实现。
广泛学习:Own的深度神经网络人工智能技术(DNN),经过1200万声音场景学习,能够识别海量声音及其细节。
数据训练:在开发过程中,通过大量复杂的真实声音场景,训练其在不同声音之间创建对比和平衡的能力,使它在不同环境下皆能还原完整、清晰、平衡的声音画面。
精准识别:根据自主学习与开发训练获得的成熟经验来识别处理不同声音,帮助用户在不同聆听环境下更容易区分声音和抓住语音重点。