Onderzoekers van de Universiteit van Ohio hebben mogelijk een mijlpaal bereikt bij het onderscheid maken tussen spraak en achtergrondlawaai. Deze baanbrekende techniek kan zeer veelbelovend zijn voor gehoorapparaten in de toekomst.
Bij een gehoorverlies klinken geluiden over het algemeen niet alleen zachter, maar zijn geluiden ook moeilijker van elkaar te onderscheiden waardoor niet goed kan worden verstaan in lawaai. Hierdoor zijn verjaardagen en omgevingen met veel achtergrondlawaai zeer problematisch voor de meeste slechthorenden.
Fabrikanten van gehoorapparaten hebben de afgelopen decennia steeds weer een stap weten te zetten om hier verbetering in te brengen. Met name de richtinggevoelige microfoons en de samenwerking tussen gehoorapparaten zijn daar behulpzaam bij.
Samenwerking tussen hoortoestellen bij Siemens Binax technologie
Nu blijkt er een nieuwe baanbrekende techniek te zijn ontwikkeld om het verstaan in geroezemoes te verbeteren, zo is te lezen in het tijdschrift ‘Journal of the Acoustical Society of America’.
Audiologen en computerdeskundigen hebben de laatste ontwikkelingen in neurale netwerken gebruikt om slechthorende testpersonen spraak in lawaai beter te laten herkennen. De onderzoekers hopen natuurlijk dat de door hun ontwikkelde en gepatenteerde techniek snel in nieuwe gehoorapparaten terug is te vinden.
Omdat gehoorapparaten zeer klein zijn en een beperkte rekenkracht hebben, is het mogelijk dat het intensieve rekenwerk in de toekomst wordt uitgevoerd door een smartphone die in verbinding staat met de gehoorapparaten. De onderzoekers werken op dit moment samen met fabrikanten van gehoorapparaten om de techniek verder te ontwikkelen en te implementeren.
Hoortoestelfabrikanten werken al jaren aan steeds betere algoritmes om achtergrondlawaai te onderdrukken. Hiervoor worden in gehoorapparaten verschillende soorten technieken gebruikt. Naast het toepassen van de eerder genoemde richtinggevoelige microfoons en technieken waarbij de microfoons van het linker en rechter oor zodanig worden gecombineerd dat er een grotere ‘zoom’ functie ontstaat, worden in de huidige gehoorapparaten ook lawaaionderdrukkingsalgoritmes gebruikt.
Bij de toepassing van directionele microfoons verbetert daadwerkelijk het verstaan van spraak in geroezemoes en lawaai, terwijl lawaaionderdrukkingsalgoritmes voornamelijk comfort opleveren.
Omdat het tot op heden met dergelijke lawaaionderdrukkingsalgortimes niet is gelukt om spraak en lawaai te scheiden, hebben de onderzoekers voor een andere aanpak gekozen. Bij de nieuwe aanpak wordt van de spraak in achtergrondlawaai alleen die delen behouden waarbij de spraak domineert, de rest wordt verwijderd.
Voor de initiële test werd aan de twaalf slechthorende vrijwilligers gevraagd hun gehoorapparaten uit te doen. Vervolgens kregen zij een hoofdtelefoon op waar spraak in lawaai op werd afgespeeld. De slechthorenden werd gevraagd de woorden die zij hoorden te herhalen. Vervolgens moesten zij de zelfde test doen, maar nu werd het signaal met spraak en lawaai bewerkt met het nieuwe algoritme. Als achtergrondlawaai werd in het ene geval stationair geluid gebruikt zoals bijvoorbeeld een afzuigkap klinkt, in het andere geval werd een fluctuerend achtergrondlawaai gebruikt zoals we dat kennen van een verjaardagsfeestje. Het algoritme was met name effectief in het fluctuerende geroezemoes.
De verstaanbaarheid verbeterde door het algoritme aanzienlijk: van 25% zonder de bewerking tot 85% gemiddeld met de bewerking ingeschakeld in de situatie met het fluctuerende lawaai, en in stationair achtergrondlawaai bleek door het nieuwe algortime het gemiddelde van 35% naar gemiddeld 85% te stijgen.
Opvallend was dat slechthorenden met het nieuwe algoritme beter scoorden dan goedhorende studenten zonder het nieuwe algoritme.
Het algoritme is volgens de onderzoekers uniek omdat het gebruik maak van het zogeheten ‘machine learning’. Het algoritme wordt getraind om spraak te onderscheiden door het verschillende woorden aan te bieden te midden van achtergrondlawaai. Voor de bewerking gebruiken de onderzoekers een speciaal type neuraal netwerk dat geïnspireerd is op de diepere lagen van de werking van onze hersenen.
De eerste testen hebben zich gericht op vooraf opgenomen geluiden. Het algoritme moet nog zodanig verbeterd worden dat spraak real-time kan worden verwerkt. Omdat smartphones meer dan voldoende rekenkracht hebben en de samenwerking met gehoorapparaten alleen maar zal toenemen, zien de onderzoekers mogelijkheden om het algoritme in de nabije toekomst in te zetten. De bewerkte geluiden kunnen dan draadloos vanaf de smartphone richting de gehoorapparaten worden gestuurd.
De techniek zal in de toekomst onder licentie van de Ohio State’s Technology Commercialization and Knowledge Transfer Office verkrijgbaar zijn.
De techniek klinkt veelbelovend. Het is echter wachten tot dat het algoritme verbeterd en commercieel verkrijgbaar is en geïmplementeerd kan worden in smartphones die samen werken met hoortoestellen. Even geduld dus nog.
Bron en demonstrate zijn te vinden op: http://phys.org/news/2013-11-reveals-potential-breakthrough-technology.html
