論文の概要: Advanced Artificial Intelligence Algorithms in Cochlear Implants: Review of Healthcare Strategies, Challenges, and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15442v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 11:28:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-01 02:54:20.841363
- Title: Advanced Artificial Intelligence Algorithms in Cochlear Implants: Review of Healthcare Strategies, Challenges, and Perspectives
- Title(参考訳): 人工内耳における高度な人工知能アルゴリズム:医療戦略,課題,展望
- Authors: Billel Essaid, Hamza Kheddar, Noureddine Batel, Abderrahmane Lakas, Muhammad E. H. Chowdhury,
- Abstract要約: 本レビューは、CIベースのASRと音声強調の進歩を包括的にレビューすることを目的としている。
このレビューは潜在的な応用を掘り下げ、この領域の既存の研究ギャップを埋めるための今後の方向性を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.608119698700597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Automatic speech recognition (ASR) plays a pivotal role in our daily lives, offering utility not only for interacting with machines but also for facilitating communication for individuals with either partial or profound hearing impairments. The process involves receiving the speech signal in analogue form, followed by various signal processing algorithms to make it compatible with devices of limited capacity, such as cochlear implants (CIs). Unfortunately, these implants, equipped with a finite number of electrodes, often result in speech distortion during synthesis. Despite efforts by researchers to enhance received speech quality using various state-of-the-art signal processing techniques, challenges persist, especially in scenarios involving multiple sources of speech, environmental noise, and other circumstances. The advent of new artificial intelligence (AI) methods has ushered in cutting-edge strategies to address the limitations and difficulties associated with traditional signal processing techniques dedicated to CIs. This review aims to comprehensively review advancements in CI-based ASR and speech enhancement, among other related aspects. The primary objective is to provide a thorough overview of metrics and datasets, exploring the capabilities of AI algorithms in this biomedical field, summarizing and commenting on the best results obtained. Additionally, the review will delve into potential applications and suggest future directions to bridge existing research gaps in this domain.
- Abstract(参考訳): 自動音声認識(ASR)は, 日常生活において重要な役割を担い, 機械との対話だけでなく, 難聴者や難聴者に対するコミュニケーションの促進にも有効である。
このプロセスでは、音声信号をアナログ形式で受信し、次いで様々な信号処理アルゴリズムを用いて、人工内耳(CI)のような限られた容量のデバイスと互換性を持たせる。
残念なことに、これらのインプラントは有限個の電極を備えており、しばしば合成中に音声の歪みを引き起こす。
様々な最先端の信号処理技術を用いて、受話器の音質を向上しようとする研究者の努力にもかかわらず、特に複数の音声源、環境騒音、その他の状況における課題が続いている。
新しい人工知能(AI)手法の出現は、CI専用の従来の信号処理技術に関連する制限と困難に対処するための最先端戦略に根ざしている。
本レビューは、CIベースのASRと音声強調の進歩を包括的にレビューすることを目的としている。
主な目的は、メトリクスとデータセットの完全な概要を提供し、このバイオメディカル分野におけるAIアルゴリズムの能力を探求し、得られた最良の結果を要約し、コメントすることである。
さらに、このレビューは潜在的な応用を掘り下げ、この領域の既存の研究ギャップを埋めるための今後の方向性を提案する。
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