바이모달 청력에서의 어음 인식

반대쪽 귀에 보청기(HA)와 결합하여 인공와우(CI)를 사용하는 사람들(즉, 바이모달 청력)에 대한 음성 인식은 크게 다릅니다. 이 가변성은 음성 인식에 중요한 주파수 및 시간 정보를 처리하는 사용자의 능력에 따라 달라집니다. 이 음향 정보를 식별하고 강화함으로써 음성 인식이 크게 향상됩니다. 이 AREA 프로젝트에서 조사관은 자음 인식을 담당하는 스펙트럼 및 시간 신호에 대한 맞춤형 식별 체계를 수립하고 검증하는 것을 목표로 합니다. 연구자의 연구실에서 수행된 최근 바이모달 연구는 자음의 일부 주파수 범위와 시간 세그먼트가 자음 향상에 중요한 반면("목표 주파수 또는 시간 범위"라고 함) 다른 주파수와 시간 범위는 자음 혼동("충돌 빈도 또는 시간 범위"라고 함)을 유발한다는 것을 보여줍니다. 시간 범위"). AI-Gram(Articulation Index-Gram) 신호 처리는 이러한 목표 범위와 충돌하는 범위에서 강도를 추가하고 억제할 수 있습니다. 목표 1에서 조사관은 자음 인식에 대한 죽은 영역의 영향을 결정합니다. 그런 다음 대상 및 충돌 범위는 HA 단독, CI 단독 및 CI+HA의 각 자음에 대해 개별 주제 기반으로 식별됩니다. 자음이 극적으로 강화되는 주파수 영역을 찾아 목표 주파수 범위를 결정하고, 자음 혼동을 일으키는 주파수 영역을 찾아 충돌 주파수 범위를 결정합니다. 자음을 체계적으로 잘리면서 극적으로 개선된 자음의 분절을 찾아 목표 시간 범위를 결정한다. 충돌하는 주파수 범위가 시간상 일치할 경우 대상 주파수 범위에 영향을 미치는 가장 유해한 요인이 되므로 대상 시간 범위를 충돌 시간 범위로 사용합니다. Aim 2에서 자음 인식은 다음 세 가지 AI-Gram 처리 조건에서 조용하고 소음이 심한 환경에서 측정됩니다. 2) -6dB 억제와 단독으로 충돌하는 범위; 및 3) 강화된 대상 및 억제된 충돌 범위 모두. 각 AI-Gram 처리 조건에 대해 일치된 청취 조건에서 자음 인식이 측정됩니다(예: HA 단독에서 식별된 대상 또는 충돌 범위는 HA 단독 청취 조건에서 표시됨). 일방적 탐지 능력이 bimodal 이익에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 대상에서 처리된 자음 또는 HA 단독 및 CI 단독에서 식별된 상충되는 범위를 각각 CI+HA 청취 조건에 제시합니다. 이 제안된 작업은 바이모달 이점에 기여하는 음향 단서를 식별하고 이러한 단서가 양식 전반에 걸쳐 통합되거나 방해되는 방식을 밝힐 것입니다. HA 단독, CI 단독, CI+HA 함께에서 AI-Gram 민감 자음에 대한 대상 및 충돌 범위의 상대적 영향을 정의하면 HA 및 CI의 상한 및 하한 컷오프 주파수를 결정하는 데 도움이 됩니다. -이 컷오프 주파수를 조정하십시오. 이 데이터는 장기 목표인 맞춤형 바이모달 피팅 절차 개발에 많이 필요합니다.