一种适应性人工耳蜗可以提高助听器的性能

发布时间:2023-05-30 20:21:09 编辑: 来源:
导读 近年来,电子工程师开发了受人类和动物生物学启发的各种系统。通过密切复制复杂的生物过程,这些系统最终可以更可靠,更有效地解决许多现实...

近年来,电子工程师开发了受人类和动物生物学启发的各种系统。通过密切复制复杂的生物过程,这些系统最终可以更可靠,更有效地解决许多现实世界的问题。

伊尔梅瑙工业大学、基尔大学、科克大学、卡尔斯鲁厄理工学院和伊尔梅瑙弗劳恩霍夫数字媒体技术研究所的研究人员最近创造了一种新的微机电传感器,灵感来自耳蜗,耳蜗是人耳中的螺旋形腔,可响应声音振动产生神经冲动。这种人工耳蜗在Nature Electronics上推出,可以比简单的麦克风更有效地处理声音并在嘈杂的环境中检测单个信号。

“这项研究的想法是建立人造毛细胞,类似于内耳中的毛细胞,负责人耳中的声音检测,”该论文的第一作者Claudia Lenk告诉Tech Xplore。“我们受到Bryan Joyce等人先前工作的启发,他们使用具有复杂反馈的悬臂来实现毛细胞的特定特性。我们认为我们可以非常容易和有效地创建人造毛细胞,因为我们有一种特定类型的悬臂(硅束),可以完全以电子方式读取和驱动。

人耳和其他哺乳动物的耳朵的工作方式与传统麦克风非常不同。由于麦克风同时检测声音信号的所有音调(即频率),因此它们拾取的响亮音调有时会掩盖较安静的音调。另一方面,耳朵包含不同的毛细胞,负责检测不同的音调(即不同频段的声音信号)。

“耳朵中的毛细胞可以单独调整,特别是检测增益,因此可以调整每个音调的检测方式,”Lenk解释说。“这很重要,如果我们想将语音与背景信号分开。在这种情况下,属于语音信号的音调增益为高,而背景信号的增益较低。这样,背景和语音可以更容易地分开。

Lenk和她的同事创造的微机电耳蜗有两个关键组成部分。第一个包括一系列小型硅悬臂,设计用于充当人造毛细胞,检测来自周围环境的声音信号。第二个是反馈回路,可单独调整每个悬臂的检测特性。

“如果声音撞击,悬臂就会振荡,这种振荡是由集成的读出系统作为电子信号测量的,”伦克说。“每个悬臂还包含一个执行器。如果我们在致动器上施加电压,它会迫使悬臂弯曲或振荡,具体取决于施加的信号。对于反馈回路:放大测量信号,并增加一个偏移(静态)电压。悬臂的执行器由该信号驱动。

人工耳蜗的反馈回路产生的反馈信号最终会改变单个悬臂检测声音的方式,例如调节其增益、灵敏度和带宽。悬臂的增益也可以调谐为非线性,这意味着它将根据它拾取的声音的振幅而变化。这意味着可以放大更安静的声音,并抑制更响亮的声音,确保人类听众可以检测到所有录制的声音。

“由于每个悬臂仅对声音的特定频率范围做出反应,因此可以使用悬臂阵列将信号分解为不同频率的响应,类似于在人耳中完成的方式,”Lenk说。“此外,每个悬臂的检测特性可以单独调整,因此我们可以改变不同音调的感应方式。所有属性结合在一起,音调特定响应,非线性响应和反馈响应的调整,使系统具有高度的适应性。

Lenk和她的同事引入的微机电耳蜗的高适应性对于实际应用非常有利,因为不同的环境(例如,安静的房间,火车站,商场等)可能具有不同数量的背景噪音。通过调制悬臂的声音感应特性,他们的系统能够拾取比具有固定特性的传统麦克风更多的声音。

当麦克风在周围环境中录制声音时,需要使用专门的软件对其录音进行深入分析,以检测一些较安静的信号,特别是如果声音是在拥挤和嘈杂的环境中录制的。另一方面,研究人员创建的自适应耳蜗可以在早期阶段(即,在记录信号时)应用变化并过滤掉声音。这可以简化几个实际应用,包括语音识别,提高这些系统对在嘈杂环境中收集的声音进行分类的能力。

“我们通过一个非常简单和快速的反馈回路成功地直接在传感器中实现了人类听觉的特性,”Lenk说。“这有两个重大影响。首先,该系统适应性强,这对于各种情况下的应用非常重要。耳蜗的生物启发特性还有助于突出重要信息,例如声音何时开始或特定音调,这应该有助于使处理(例如,语音检测)更快,更高效(即处理所需的更小的神经网络)。

该团队人工耳蜗的另一个优点是它易于适应并整合到更广泛的系统中。例如,它可用于开发性能更好的助听器、智能扬声器、安全系统等。

“构建这种生物启发特性的其他方法更为复杂,”伦克解释说。“这使得它们更难扩展到助听器、智能扬声器等设备的完整听力范围,而且它们通常不支持适应。

听力损失通常是由内耳内毛细胞的损失引起的,这反过来又限制了听到特定声音的能力。由于Lenk和她的同事引入的新型人工耳蜗复制了毛细胞的功能,该团队目前正在评估其创造性能更好的助听器的潜力。

“我们的下一步将是建立一个覆盖整个听力范围的系统,并将MEMS耳蜗与神经网络相结合进行处理,”Lenk补充道。“后者对于实现自动适应和强调重要声音(如语音)非常重要。该系统将开发用于我们新项目NeuroSensEar的助听器。

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