論文の概要: Artificial Intelligence for Cochlear Implants: Review of Strategies, Challenges, and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15442v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 21:33:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 02:11:12.813908
- Title: Artificial Intelligence for Cochlear Implants: Review of Strategies, Challenges, and Perspectives
- Title（参考訳）: 人工内耳の人工知能 : 戦略・課題・展望
- Authors: Billel Essaid, Hamza Kheddar, Noureddine Batel, Muhammad E. H. Chowdhury, Abderrahmane Lakas,
- Abstract要約: 本総説は、CIベースのASRと音声強調の進歩を包括的にカバ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 partial or profound hearing impairments. The process involves receiving the speech signal in analog form, followed by various signal processing algorithms to make it compatible with devices of limited capacities, 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 (SOTA) signal processing techniques, challenges persist, especially in scenarios involving multiple sources of speech, environmental noise, and other adverse conditions. 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 cover 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, and 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、次に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(SOTA)信号処理技術を用いて、受話器の質を高める努力にもかかわらず、特に複数の発話源、環境騒音、その他の悪条件を含むシナリオにおいて、課題は持続する。
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。
本総説は、CIベースのASRと音声強調の進歩を包括的にカバ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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