論文の概要: Advances in Intelligent Hearing Aids: Deep Learning Approaches to Selective Noise Cancellation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07043v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 18:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.474
• Title: Advances in Intelligent Hearing Aids: Deep Learning Approaches to Selective Noise Cancellation
• Title（参考訳）: インテリジェント補聴器の進歩:選択型ノイズキャンセレーションへの深層学習アプローチ
• Authors: Haris Khan, Shumaila Asif, Hassan Nasir, Kamran Aziz Bhatti, Shahzad Amin Sheikh,
• Abstract要約: 本稿では,AI駆動型補聴器用選択的ノイズキャンセリングの進歩を評価する。 ディープラーニングアーキテクチャ、ハードウェアデプロイメント戦略、臨床検証研究、ユーザ中心設計などにわたる知見を合成する。 主な発見は、従来の手法よりも大幅に向上し、18.3dBのSI-SDRをノイズ-残響ベンチマークで改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of artificial intelligence into hearing assistance marks a paradigm shift from traditional amplification-based systems to intelligent, context-aware audio processing. This systematic literature review evaluates advances in AI-driven selective noise cancellation (SNC) for hearing aids, highlighting technological evolution, implementation challenges, and future research directions. We synthesize findings across deep learning architectures, hardware deployment strategies, clinical validation studies, and user-centric design. The review traces progress from early machine learning models to state-of-the-art deep networks, including Convolutional Recurrent Networks for real-time inference and Transformer-based architectures for high-accuracy separation. Key findings include significant gains over traditional methods, with recent models achieving up to 18.3 dB SI-SDR improvement on noisy-reverberant benchmarks, alongside sub-10 ms real-time implementations and promising clinical outcomes. Yet, challenges remain in bridging lab-grade models with real-world deployment - particularly around power constraints, environmental variability, and personalization. Identified research gaps include hardware-software co-design, standardized evaluation protocols, and regulatory considerations for AI-enhanced hearing devices. Future work must prioritize lightweight models, continual learning, contextual-based classification and clinical translation to realize transformative hearing solutions for millions globally.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の補聴器への統合は、従来の増幅に基づくシステムから、インテリジェントでコンテキスト対応のオーディオ処理へのパラダイムシフトを表している。 この体系的な文献レビューは、補聴器のためのAI駆動選択的ノイズキャンセリング(SNC)の進歩を評価し、技術的進化、実装課題、将来の研究方向性を明らかにする。 ディープラーニングアーキテクチャ、ハードウェアデプロイメント戦略、臨床検証研究、ユーザ中心設計などにわたる知見を合成する。 このレビューは、初期の機械学習モデルから、リアルタイム推論のための畳み込みリカレントネットワークや、高精度分離のためのTransformerベースのアーキテクチャなど、最先端のディープネットワークまで、進展を辿っている。 主な発見は、従来の手法よりも大幅に向上し、近年のモデルでは18.3dBのSI-SDRがノイズ耐性ベンチマークで改善され、サブ10msのリアルタイム実装と有望な臨床結果が得られた。 しかし、特に電力制約、環境変動性、パーソナライゼーションといった、現実世界の展開を伴うラボグレードモデルのブリッジ化には、依然として課題が残っています。 特定された研究のギャップには、ハードウェアソフトウェアの共同設計、標準化された評価プロトコル、AIに強化された聴覚デバイスに対する規制上の考慮などが含まれる。 今後は軽量モデル,継続的な学習,文脈に基づく分類,臨床翻訳を優先して,世界中の数百万人を対象に,変形型補聴ソリューションを実現する必要がある。

関連論文リスト

• A Synergistic Framework of Nonlinear Acoustic Computing and Reinforcement Learning for Real-World Human-Robot Interaction [15.759904937490832]
  本稿では, 非線形音響計算と強化学習を統合し, 複雑な雑音と残響下での人間とロボットの相互作用を強化する新しい枠組みを提案する。 提案システムは,AIハードウェア,ロボット,マシンオーディション,人工オーディション,ブレイン・マシン・インタフェースの幅広い応用可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-04T06:03:12Z)
• Improving Generalization for AI-Synthesized Voice Detection [13.5672344219478]
  本稿では,ボコーダに関連するドメインに依存しないアーティファクト特徴の抽出を目的とした,革新的なアンタングル化フレームワークを提案する。 我々は、平らなロスランドスケープにおけるモデル学習を強化し、最適化された解から逃れ、一般化を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T16:45:20Z)
• Where are we in audio deepfake detection? A systematic analysis over generative and detection models [59.09338266364506]
  SONARはAI-Audio Detection FrameworkとBenchmarkの合成である。 最先端のAI合成聴覚コンテンツを識別するための総合的な評価を提供する。 従来のモデルベース検出システムと基礎モデルベース検出システムの両方で、AIオーディオ検出を均一にベンチマークする最初のフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T01:03:42Z)
• Neural Speech and Audio Coding: Modern AI Technology Meets Traditional Codecs [19.437080345021105]
  本稿では,ニューラル音声および音声符号化システムの領域におけるモデルベースおよびデータ駆動型アプローチの統合について検討する。 既存のコーデックの出力を後処理するように設計されたニューラルネットワークベースの信号エンハンサーを導入している。 本稿では、精神音響学的に校正された損失関数を用いて、エンドツーエンドのニューラルオーディオコーデックを訓練する方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T15:13:21Z)
• Artificial Intelligence for Cochlear Implants: Review of Strategies, Challenges, and Perspectives [2.608119698700597]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-17T11:28:23Z)
• A Comparative Study of Perceptual Quality Metrics for Audio-driven Talking Head Videos [81.54357891748087]
  4つの生成手法から生成した音声ヘッドビデオを収集する。 視覚的品質、口唇音の同期、頭部運動の自然性に関する制御された心理物理実験を行った。 実験では,モデル予測と人間のアノテーションの整合性を検証し,広く使用されている指標よりも人的意見に整合した指標を同定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T04:13:38Z)
• Machine Learning Insides OptVerse AI Solver: Design Principles and Applications [74.67495900436728]
  本稿では,Huawei CloudのOpsVerse AIソルバに機械学習(ML)技術を統合するための総合的研究について述べる。 本稿では,実世界の多面構造を反映した生成モデルを用いて,複雑なSATインスタンスとMILPインスタンスを生成する手法を紹介する。 本稿では,解解器性能を著しく向上させる,最先端パラメータチューニングアルゴリズムの導入について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T15:02:15Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Single-Layer Vision Transformers for More Accurate Early Exits with Less Overhead [88.17413955380262]
  視覚変換器アーキテクチャに基づく早期退避のための新しいアーキテクチャを提案する。 本手法は分類問題と回帰問題の両方に有効であることを示す。 また,音声視覚データ解析において,早期出口に音声と視覚のモダリティを統合する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-19T13:30:34Z)
• Deep Speaker Embeddings for Far-Field Speaker Recognition on Short Utterances [53.063441357826484]
  深層話者埋め込みに基づく話者認識システムは,制御条件下での大幅な性能向上を実現している。 制御されていない雑音環境下での短い発話に対する話者検証は、最も困難で要求の高いタスクの1つである。 本稿では,a)環境騒音の有無による遠距離話者検証システムの品質向上,b)短時間発話におけるシステム品質劣化の低減という2つの目標を達成するためのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-14T13:34:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。