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以深度學習噪音消除法改善人工電子耳植入者之語音辨識度
振興醫院聽覺醫學中心實驗室一景

力博宏、曹昱、賴穎暉

人工電子耳(Cochlear implant, CI)是現今唯一可幫助全聾患者重新聽見聲音的重要科技。於過去研究指出,此科技在安靜的溝通環境下能有效幫助患者提升語音理解能力,但在噪音情境下仍有改善的空間。近年,以深度學習為基礎之噪音消除法(例如: deep denoising autoencoder, DDAE)被提出並證明它能有效的提升聲學應用之相關產品於噪音下的使用滿意度。有鑑於此,本研究進一步的以DDAE為基礎提出以聲音情境特性為考量之噪音消除法,進而提升人工電子耳使用者於噪音環境下之聆聽效益。於臨床實驗結果證明,本團隊提出之架構能顯著改善人工電子耳於噪音情境下之語音理解力表現並達統計上之顯著差異。本研究為第一篇於臨床證明深度學習架構能有效提升人工電子耳患者於噪音情境下之聆聽效益研究,而這也為人工電子耳於信號處理之發展上開啟另一個研究方向。

技術優勢
利用Deep learning 來降噪,確實可解決電子耳目前的技術屏障。基礎研究數據完整,初步語言設定為中文,也有利於目前國內長照市場需求。
  • 陽明賴穎暉老師實驗室研究團隊
  • 研發團隊PI,左起:振興力博宏主任,中研院曹昱博士,陽明賴穎暉博士
  • 振興醫院力博宏主任研究團隊
  • 中央研究院曹昱博士實驗室研究團隊
  • 陽明聲電特性量測實驗
  • 中央研究院實驗室一景
  • 振興醫院聽覺醫學中心實驗室一景
  • 振興醫院聽覺醫學中心一景
力博宏  
學歷 國立陽明大學醫學系醫學士、臨床醫學研究所博士
現職 振興醫院耳鼻喉部暨聽覺醫學中心主任
國立陽明大學醫學院醫學系部定副教授
經歷 2012年起連續六年人工電子耳手術獲頒國家生技醫療產業策進會SNQ國家品質標章
台灣耳鳴學會理事
台灣耳鼻喉科醫學會監事暨聽語訓練委員會委員
台灣耳科醫學會監事

 

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