Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Cochlea-Implantaten (CI).
Zunächst wird die Bedeutung von automatischer Spracherkennung (ASR) für CIs erläutert. ASR spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Funktionalität von CIs, indem es die Verarbeitung und Interpretation von Hörsignalen verbessert. Traditionelle Signalverarbeitungstechniken stoßen jedoch an ihre Grenzen, insbesondere in Szenarien mit Mehrfachquellen, Umgebungsgeräuschen und anderen herausfordernden Bedingungen.
Der Artikel stellt dann die Entwicklung neuer KI-Methoden vor, die vielversprechende Strategien bieten, um diese Einschränkungen zu überwinden. Es werden verschiedene KI-Techniken wie maschinelles Lernen, tiefes Lernen und Verstärkungslernen diskutiert, die in CIs eingesetzt werden. Dazu gehören Ansätze wie neuronale Netze, generative adversarische Netze und Reinforcement Learning.
Weiterhin werden die verwendeten Datensätze und Evaluationsmetriken detailliert beschrieben. Dies umfasst sowohl öffentlich zugängliche als auch lokal generierte Datensätze für Sprache und Bilder. Zudem werden gängige Leistungskennzahlen wie Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität, F1-Score und andere erläutert.
Abschließend werden die Anwendungen von KI in CIs analysiert, darunter Rauschunterdrückung, Sprachverbesserung, Segmentierung, Schwellwertbestimmung, Bildgebung und Lokalisierung. Darüber hinaus werden bestehende Forschungslücken identifiziert und mögliche zukünftige Forschungsrichtungen aufgezeigt, um die Leistungsfähigkeit von KI-basierten CIs weiter zu verbessern.
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