Des notions fantastiques de robots tout-puissants, tout droit sortis d'Hollywood, peuvent vous venir à l'esprit lorsque vous pensez à l'intelligence artificielle (IA). Mais mettez de côté les pensées des machines qui prennent le relais : en ce qui concerne vos aides auditives, l'IA aide les appareils à mieux fonctionner.
Par exemple, l'intelligence artificielle peut vous aider à résoudre l'une des situations les plus difficiles si vous avez du mal à entendre : engager une conversation lorsque vous êtes dans un espace bondé et bruyant (par exemple dans un restaurant ou un café). Parce que comme vous le savez si vous portez une aide auditive : mettre plus fort n'est pas la solution.
D'année en année, les chercheurs trouvent de nouvelles façons d'exploiter cette technologie et de l'utiliser pour améliorer les aides auditives. Voici quelques informations sur la manière dont les aides auditives utilisent l'IA, et si une aide auditive dotée de cette fonctionnalité est faite pour vous ou l’un de vos proches.
Les mots-clés : IA, machine learning, deep lerning, réseau neuronal profond
En termes simples, l'intelligence artificielle est définie comme la capacité d'une machine à simuler l'intelligence humaine, en effectuant un ensemble de tâches qui nécessitent des décisions « intelligentes » en suivant des règles prédéterminées.
« L'intelligence artificielle est une définition très large. Le machine learning (littéralement l’apprentissage automatique), le réseau neuronal, le deep learning (littéralement, l'apprentissage en profondeur) et tous ces éléments relèvent de l'IA », déclare Issa MS Panahi, PhD, professeur de génie électrique et informatique à la Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science de l'Université du Texas à Dallas.
Grâce au machine learning, un sous-ensemble de l'IA, les machines utilisent des algorithmes (c’est-à-dire un ensemble de règles) pour trier des quantités énormes de données et prendre des décisions ou effectuer des prédictions.
En allant plus loin, on arrive au réseau neuronal profond (RNP) : cette forme d'IA est configurée pour imiter la manière dont le cerveau apprend et vise à répondre de la même manière que votre cerveau, sans avoir été explicitement programmé pour réagir dans une situation donnée.
Vous êtes familier avec cette technologie si votre boîte de réception trie les e-mails par catégories (important, promotionnel, etc.) ou si vous profitez des recommandations de "ce qu'il faut regarder ensuite" sur les sites de streaming vidéo par exemple. Certains exemples plus banals mais importants de deep learning comprennent les prévisions météorologiques et la protection contre la fraude par carte de crédit. Ces outils se sont beaucoup améliorés ces dernières années grâce au deep learning.
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Comment les aides auditives utilisent l'IA
Auparavant, les appareils auditifs étaient relativement simples. Dans les années 1980, les appareils auditifs ont introduit une technologie connue sous le nom de compression à large plage dynamique (acronyme en anglais WDRC : Wide Dynamic Range Compression) : à ce moment-là, les appareils ont en fait commencé à prendre quelques décisions en fonction de ce qu'ils entendaient.
Au cours des dernières années, l'IA est allée encore plus loin – l’aide auditive écoute désormais ce qu’il se passe dans son environnement et adapte sa réponse en conséquence.
Pour que les aides auditives fonctionnent efficacement, elles doivent s'adapter aux besoins auditifs individuels d'une personne ainsi qu'à toutes sortes d'environnements et de bruits de fond, explique Panahi. « L'IA, le machine learning et les réseaux neuronaux sont de très bonnes techniques pour faire face à un type de problème aussi complexe, non linéaire et à plusieurs variables », dit-il.
Ce que la recherche montre
À ce jour, les chercheurs ont été en mesure de faire beaucoup pour améliorer l'audition en s’appuyant sur l’IA.
Par exemple, des chercheurs du Laboratoire de perception et de neurodynamique (PNL) de l'Université d'État de l'Ohio ont formé un RNP pour distinguer la parole (ce que les gens veulent entendre) d'autres bruits (comme le bourdonnement et d'autres conversations d'arrière-plan), écrit DeLiang Wang, professeur de l'informatique et l'ingénierie à l'Ohio State University, dans IEEE Spectrum . « Les personnes malentendantes ne pouvaient déchiffrer que 29% des mots mêlés à du babillage sans le programme, mais elles ont compris 84% après le traitement du son », écrit Wang.
Et à l'Université du Texas à Dallas, Panahi et la Dr Linda Thibodeaula ont utilisé l'IA pour créer une application pour smartphone qui peut indiquer la direction d'où vient la parole. Cette application fait appel à des modèles construits à l'aide d'une vaste bibliothèque de sons pour identifier et réduire le bruit de fond, afin que les gens entendent mieux. Placez un smartphone avec l'application sur une table ou posez-le sur le support GPS de votre voiture, et « une parole claire est transmise aux aides auditives ou aux écouteurs », explique Panahi.
« L'importance de l'IA est qu'elle surmonte un grand nombre de problèmes qui ne peuvent pas être facilement résolus par une approche mathématique traditionnelle pour le traitement du signal », déclare Panahi.
Aides auditives alimentées par un réseau neuronal
Ces dernières années, les principaux fabricants d'aides auditives ont ajouté la technologie IA à leurs modèles d'aides auditives haut de gamme. Par exemple, certaines aides auditives utilisent l'intelligence artificielle et le machine learning pour créer des programmes auditifs basés sur les environnements habituels fréquentés par l'utilisateur.
Et en janvier 2021, Oticon a présenté son tout dernier appareil auditif, Oticon More ™ , le premier appareil auditif doté d'un réseau neuronal profond intégré. Oticon More a été entraîné - en utilisant plus de 12 millions de sons réels - afin que les personnes qui le portent puissent mieux comprendre la parole et les sons qui les entourent.
Dans un environnement sonore compliqué, à l’image d'un aéroport ou d'un repas en famille, le réseau neuronal d'Oticon More reçoit une couche complexe de sons, appelée entrée. Le RNP se met au travail, tout d'abord en balayant et en extrayant des éléments et des objets sonores simples de l'entrée. Il construit ces éléments ensemble pour reconnaître et donner un sens à ce qui se passe. Enfin, les aides auditives prennent ensuite une décision sur la façon d'équilibrer la scène sonore, en s'assurant que la sortie est propre et bien équilibrée pour le type unique de perte auditive de l’utilisateur.
Cette amélioration est particulièrement essentielle pour comprendre la parole dans le bruit, explique Donald J. Schum, PhD, vice-président de l'audiologie chez Oticon.
« La parole et les autres sons présents dans l'environnement sont des formes d'ondes acoustiques complexes, mais avec des modèles et des structures uniques qui sont exactement le type de données qu’un réseau neuronal profond peut analyser », a-t-il déclaré. "Nous voulions que notre système puisse trouver la parole même lorsqu'elle est intégrée dans le bruit de fond. Et cela se produit en temps réel et de manière continue."
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Ai-je besoin d'une aide auditive qui fonctionne avec l'IA ?
Il existe un large éventail d’appareils auditifs de niveau de performances différents, qui sont vendus à des prix différents. Idéalement, porter un appareil haut de gamme est toujours la meilleure solution : meilleur traitement du son, bénéfices plus importants pour l’utilisateur au quotidien.
Certes, on pourrait se dire que c’est le mode de vie / les habitudes qui déterminent le niveau de performance recommandé par un audioprothésiste, pour l’appareillage. En effet, les utilisateurs peuvent ne pas avoir besoin de toutes les fonctionnalités - les personnes qui vivent seules ou quittent rarement leur domicile et qui ne se retrouvent pas souvent dans des lieux bruyants, par exemple, pourraient ne pas avoir besoin des fonctionnalités des modèles haut de gamme. Cependant, certaines personnes n’ont justement plus une vie très active du fait de leur perte auditive qui n’est pas prise en charge. Une fois appareillées de façon efficace, ils auront à nouveau le choix de participer à des activités et de fréquenter à nouveau des environnements bruyants.
Et à ce moment-là, les fonctionnalités alimentées par l'IA permettent une expérience auditive largement améliorée.
Réduire l’effort d’écoute
L’amélioration de l’expérience auditive peut être mesurée de nombreuses façons, mais un indicateur clé est la remémoration. Certes, une aide auditive comme Oticon More n’améliore pas littéralement la mémoire d'une personne ; cependant, l'intelligence artificielle sur laquelle elle s’appuie aide les gens à passer moins de temps à essayer de comprendre le bruit qui les entoure. Ainsi, le processus appelé « effort d'écoute » est réduit.
Et avec un effort d'écoute plus naturel, il est plus facile de se concentrer sur la conversation et toutes ses nuances.
Cela permet au cerveau de fonctionner de la manière la plus naturelle possible.
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