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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
2018-12-12
力博宏主任團隊/振興醫療財團法人振興醫院、中研院資訊創新研究中心、陽明大學生物醫學工程學系
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。
評審推薦
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。
2024年度精進成果
語音是人類溝通交流最自然和最直接的方式,在一般的情況下,人耳的聲音傳遞可分成兩種方式,第一種方式是經由空氣傳導聲音,從外耳、中耳、內耳、聽覺神經到聽覺中樞來完成,第二種方式是經由骨頭傳導聲音,因為聲音是透過骨頭的振動傳導,所以不需經過外耳和中耳,而是直接由顱骨傳入內耳耳蝸,使耳蝸壁產生振動以刺激內耳感受器,再由聽覺神經傳遞至大腦的聽覺中樞來完成聽覺。隨著電子產業的高度發展,隨身攜帶的通訊設備越來越普及,隨時隨地都可以進行語音交流,因此克服各種環境噪音帶來的幹擾變成為目前熱門的研究主題,各種語音增強技術因應而生,在確保語音傳遞的清晰度之下,去除各種噪音幹擾,以提升人耳的聽覺感受和溝通品質。一般耳塞式的耳機或助聽器容易被耳垢塞住,造成耳內潮濕而感到不舒服和閉塞感,甚至有可能導致耳朵疼痛或發炎,而骨傳導式耳機則可以解決這些問題,其無須堵塞耳道,不會造成耳內疼痛和發炎,然而目前骨傳導式耳機麥克風仍有幾項缺點,例如在高頻範圍的頻率響應不佳、振動器無法有效與骨頭密合,進而影響音量和音質的穩定性、可能造成皮膚骨頭疼痛或壓迫感等。本研究團隊長期致力於語音轉換系統開發,應用人工智慧技術來提升語音清晰度,並希望將來能緩解耳鳴病患的不適感,申請醫材認證分類中,有效結合人工電子耳進行臨床驗證。
團隊簡介

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