تحول فناوری های کمک شنیداری مبتنی بر هوش مصنوعی: تحلیل هوشمند محیط صوتی، پردازش گفتار و شخصی سازی عملکرد سمعک و کاشت حلزون

یکی از مهم ترین چالش های کاربران سمعک و کاشت حلزون، درک گفتار در حضور نویز و در محیط های شنیداری پیچیده است. هم پوشانی طیفی و زمانی گفتار و نویز، کاهش نسبت سیگنال به نویز و افزایش تلاش شنیداری می تواند عملکرد فناوری های کمک شنیداری را در شرایط واقعی محدود کند. هدف این مقاله بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل هوشمند محیط صوتی، پردازش گفتار، کاهش نویز و شخصی سازی عملکرد سمعک و کاشت حلزون است. در این مطالعه، منابع علمی منتشر شده طی سال های ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۶ در پایگاه های PubMed، ScienceDirect و Google Scholar بررسی و ۱۵ مقاله مرتبط انتخاب شدند. محورهای بررسی شامل تحلیل ویژگی های زمانی فرکانسی، طبقه بندی محیط صوتی، تخمین نسبت سیگنال به نویز، بهبود گفتار، سرکوب نویز، جداسازی منابع صوتی، برآورد پوشش گفتار، پردازش تطبیقی و پیش بینی پیامدهای عملکردی کاشت حلزون بود. یافته های مطالعات اخیر نشان می دهد که مدل های یادگیری ماشین، به ویژه شبکه های عصبی عمیق، توانایی شناسایی الگوهای پیچیده زمانی فرکانسی و تفکیک مولفه های گفتاری از نویز را دارند. در سمعک، ترکیب یادگیری عمیق با طبقه بندی محیط صوتی و پردازش تطبیقی می تواند به کاهش نویز، بهبود دسترسی به گفتار هدف و شخصی سازی تقویت و فشرده سازی کمک کند. در کاشت حلزون نیز کاربردهای هوش مصنوعی در پردازش گفتار، پیش بینی عملکرد، تنظیم و توانبخشی در حال گسترش است. با وجود این، محدودیت توان پردازشی، مصرف انرژی، تاخیر الگوریتمی، ناهمگونی داده ها و نیاز به اعتبارسنجی در محیط واقعی همچنان چالش های مهمی برای کاربرد بالینی گسترده این فناوری ها محسوب می شوند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، سمعک های هوشمند ، کاشت حلزون ، بهبود گفتار ، طبقه بندی محیط صوتی