RÉSEAUX NEURONAUX PROFONDS ET AIDES AUDITIVES : UNE RÉVOLUTION POUR L'EXPÉRIENCE AUDITIVE
L’évolution des aides auditives a été marquée par des progrès technologiques significatifs, permettant des améliorations notables dans la perception sonore pour les malentendants. Cet article se penche sur les mécanismes biologiques de l’audition et le rôle des réseaux neuronaux profonds (DNN) dans l’amélioration des dispositifs auditifs modernes. En s’appuyant sur les concepts de biologie cognitive et les dernières avancées technologiques, nous explorerons comment ces innovations peuvent transformer la pratique des audioprothésistes.
La biologie cognitive et le traitement du son
La biologie cognitive étudie les processus mentaux associés à la perception, à la pensée, à la mémoire et au langage. Dans le contexte de l’audition, elle examine comment le cerveau traite et interprète les sons pour créer une expérience auditive cohérente. Le cortex auditif primaire, situé dans le lobe temporal, joue un rôle crucial dans la réception des signaux auditifs bruts, qui sont ensuite traités dans les régions auditives secondaires pour la reconnaissance des motifs sonores et la compréhension de la parole.
Un concept clé en biologie cognitive est la plasticité neuronale, ou la capacité du cerveau à adapter ses circuits en réponse à des expériences variées. Cette plasticité est essentielle pour l’apprentissage et l’adaptation à de nouveaux environnements sonores, et elle est cruciale pour améliorer la perception de la parole dans le bruit, même chez les adultes plus âgés, grâce à des stratégies d’entraînement auditif.
Les Réseaux Neuronaux Profonds et les aides auditives
Les réseaux neuronaux profonds (DNN) ont révolutionné le traitement du son dans les aides auditives. Les DNN permettent de réduire le bruit de fond et d’améliorer la clarté de la parole en utilisant des techniques avancées d’extraction de caractéristiques sonores, de modélisation du bruit et de reconnaissance de la parole.
Intégrer des réseaux neuronaux profonds dans les aides auditives. Extraction des caractéristiques
Les DNN utilisent des techniques telles que le spectre de puissance logarithmique (LPS), les coefficients cepstraux en fréquence Mel (MFCC) et les coefficients cepstraux en fréquence Gammatone (GFCC) pour identifier et extraire les caractéristiques pertinentes des signaux audio. Cela peut être comparé à la façon dont nous utilisons nos sens pour identifier les objets autour de nous en percevant leurs caractéristiques distinctives
Modélisation du bruit
La modélisation du bruit par les DNN fonctionne de manière similaire à notre capacité naturelle à filtrer le bruit de fond pour nous concentrer sur une conversation spécifique dans un environnement bruyant. En apprenant à partir de grandes quantités de données audio, les DNN peuvent identifier et supprimer efficacement le bruit de fond, améliorant ainsi la clarté de la parole dans des environnements bruyants.
Reconnaissance et traitement de la parole
Les DNN coordonnent les différentes caractéristiques des sons pour créer une représentation claire et compréhensible de la parole, s’adaptant aux variations des signaux sonores pour une meilleure perception de la parole dans des environnements changeants. Cela peut être comparé à la manière dont un chef d’orchestre dirige différents musiciens pour créer une symphonie harmonieuse.
Le Neuro Processeur Starkey S1
Le Neuro Processeur Starkey S1 représente une avancée majeure dans le traitement du son des aides auditives. Avec une taille plus petite et un traitement jusqu’à quatre fois plus rapide que la génération précédente, il intègre des composants spécialisés, dont un DNN dédié et un nouveau type de microprocesseur, pour une performance optimisée.
les améliorations comprennent :
– Un niveau de saturation d’entrée élevé : le niveau de saturation d’entrée a été augmenté de 108 dB SPL à 118 dB SPL, permettant une meilleure gestion des sons avec des pics élevés, comme la musique, pour une expérience auditive plus naturelle.
– Une mémoire améliorée : le processeur dispose de cinq fois plus de mémoire de travail et dix fois plus de mémoire non volatile, permettant de gérer des fonctions de traitement audio sophistiquées.
– Une structure dédiée au traitement des DNN : le matériel dédié permet une exécution efficace des algorithmes DNN, améliorant le traitement et la personnalisation des sons pour l’utilisateur final.
Implications pratiques pour les audioprothésistes
Les audioprothésistes peuvent tirer parti des avancées en biologie cognitive et en DNN pour offrir des solutions auditives plus efficaces à leurs patients. Voici quelques applications pratiques :
– Adaptation personnalisée : grâce aux DNN, les appareils auditifs peuvent être ajustés de manière plus précise aux besoins individuels des patients, tenant compte de leur environnement sonore et de leur type de perte auditive.
– Amélioration continue : les appareils équipés de DNN peuvent apprendre des préférences auditives des utilisateurs et améliorer continuellement leur performance grâce à des mises à jour logicielles basées sur de nouvelles données.
– Entraînement auditif : en combinant les dispositifs auditifs modernes avec des programmes d’entraînement auditif basés sur la plasticité neuronale, les patients peuvent améliorer leur capacité à comprendre la parole dans des environnements bruyants.
L’intégration des DNN dans les dispositifs auditifs révolutionne le traitement des sons, particulièrement dans des environnements complexes et bruyants. Grâce à la plasticité neuronale et à l’optimisation des signaux par les DNN, les personnes souffrant de déficience auditive peuvent bénéficier d’une amélioration significative de leur qualité de vie. Les avancées continues dans ce domaine promettent encore plus de solutions innovantes pour surmonter les défis auditifs.
Références
Anderson, S., & Kraus, N. (2013). Auditory Training: Evidence for Neural Plasticity in Older Adults. Perspectives on Hearing and Hearing Disorders: Research and Diagnostics, 17, 37-57.
Hepsiba, D., & Justin, J. (2018). Role of Deep Neural Network in Speech Enhancement: A Review. Communications in Computer and Information Science.
Jannu, C., & Vanambathina, S. (2023). An Overview of Speech Enhancement Based on Deep Learning Techniques. International Journal of Image and Graphics.
Moretti, R., Morelli, M. E., & Caruso, P. (2018). Vitamin D in Neurological Diseases: A Rationale for a Pathogenic Impact. International Journal of Molecular Sciences.
Sheu, Y. (2020). Illuminating the Black Box: Interpreting Deep Neural Network Models for Psychiatric Research. Frontiers in Psychiatry.
Pour en savoir plus sur les technologies des aides auditives et le Neuro Processeur, nous vous recommandons de consulter pour une lecture approfondie : Neuro Processeur Starkey (starkeyproblog.fr)
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