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2024-12-16 更新

Hearing-Loss Compensation Using Deep Neural Networks: A Framework and Results From a Listening Test

Authors:Peter Leer, Jesper Jensen, Laurel H. Carney, Zheng-Hua Tan, Jan Østergaard, Lars Bramsløw

This article investigates the use of deep neural networks (DNNs) for hearing-loss compensation. Hearing loss is a prevalent issue affecting millions of people worldwide, and conventional hearing aids have limitations in providing satisfactory compensation. DNNs have shown remarkable performance in various auditory tasks, including speech recognition, speaker identification, and music classification. In this study, we propose a DNN-based approach for hearing-loss compensation, which is trained on the outputs of hearing-impaired and normal-hearing DNN-based auditory models in response to speech signals. First, we introduce a framework for emulating auditory models using DNNs, focusing on an auditory-nerve model in the auditory pathway. We propose a linearization of the DNN-based approach, which we use to analyze the DNN-based hearing-loss compensation. Additionally we develop a simple approach to choose the acoustic center frequencies of the auditory model used for the compensation strategy. Finally, we evaluate, to our knowledge for the first time, the DNN-based hearing-loss compensation strategies using listening tests with hearing impaired listeners. The results demonstrate that the proposed approach results in feasible hearing-loss compensation strategies. Our proposed approach was shown to provide an increase in speech intelligibility versus an unprocessed baseline and was found to outperform a conventional approach in terms of both intelligibility and preference.

本文探讨了深度神经网络（DNN）在听力损失补偿中的应用。听力损失是一个影响全球数百万人的普遍问题，而传统的助听器在提供满意补偿方面存在局限性。深度神经网络在各种听觉任务中表现出了出色的性能，包括语音识别、说话人识别和音乐分类。在这项研究中，我们提出了一种基于深度神经网络的听力损失补偿方法，该方法是在听力受损和正常听力的深度神经网络听觉模型对语音信号的输出基础上进行训练的。首先，我们介绍了一种使用深度神经网络模拟听觉模型的框架，重点介绍听觉通路中的听觉神经模型。我们提出了深度神经网络方法的线性化，用于分析基于深度神经网络的听力损失补偿。此外，我们还开发了一种简单的方法来选择听觉模型中用于补偿策略的声中心频率。最后，据我们所知，这是首次通过听力受损者的听力测试评估基于深度神经网络的听力损失补偿策略。结果表明，所提出的方法产生了可行的听力损失补偿策略。与未处理的基线相比，我们所提出的方法提高了语音清晰度，并且在可理解性和偏好方面都优于传统方法。

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Summary
本文利用深度神经网络（DNN）进行听力损失补偿研究。文章提出了基于DNN的听力损失补偿方法，该方法训练于听力受损和正常听力DNN听觉模型对语音信号的输出反应。研究内容包括构建基于DNN的听觉模型框架、线性化DNN听力损失补偿方法、选择听觉模型的声中心频率补偿策略等。通过听力受损者的听力测试评估，结果显示该方法可有效提高语音清晰度，优于传统方法。

Key Takeaways

1. 该研究利用深度神经网络（DNN）在听力损失补偿方面的应用。
2. 文章介绍了基于DNN的听觉模型框架，尤其是神经听觉模型。
3. 研究人员线性化了基于DNN的听力损失补偿方法进行分析。
4. 开发了一种简单的方法来选择听觉模型的声中心频率补偿策略。
5. 通过听力受损者的测试评估了基于DNN的听力损失补偿策略。
6. 测试结果表明，该策略能够提高语音清晰度，相较于未处理的基础线及传统方法，表现出更好的性能。

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Q: 这篇论文试图解决什么问题？

A: 这篇论文试图解决的问题是如何使用深度神经网络（DNNs）为听力受损者提供个性化的听力损失补偿（Hearing Loss Compensation, HLC）和噪声降低（Noise Reduction, NR）策略。具体来说，研究的目标包括：

1. 提出一种基于DNN的方法，用于模拟听觉模型，特别是针对听力受损和正常听力的听觉模型，以响应语音信号。
2. 开发一个框架，使用DNN来模拟听觉神经模型，并提出一种线性化方法来分析基于DNN的听力损失补偿策略。
3. 通过听音测试评估基于DNN的听力损失补偿策略，并与传统的听力辅助设备（如助听器）的补偿策略进行比较，以提高语音的可理解性和感知语音质量。

论文的核心贡献在于探索如何利用DNNs来改善听力受损者的听觉体验，特别是在嘈杂环境中的语音理解能力，并尝试超越传统助听器在听力补偿方面的局限性。

Q: 有哪些相关研究？

A: 这篇论文提到了以下相关的研究工作：

1. E. Biondi (1978): 提出了一种基于神经补偿的新型信号处理策略，用于听力辅助器设计。

2. J. Bondy et al. (2004): 提出了一种名为“神经补偿”的新型信号处理策略，用于听力辅助器设计。

3. Z. Chen et al. (2005): 提出了一种基于模型的听力补偿设计，使用无需梯度的优化方法。

4. P. v. Hengel (2015): 使用传输线模型模拟听力损失，以优化助听器。

5. F. Drakopoulos and S. Verhulst (2023): 提出了一个基于神经网络的框架，用于设计个性化的听力损失补偿。

6. M. S. A. Zilany et al. (2014): 更新了听觉外周模型的参数，并扩展了模拟选项。

7. S. Verhulst et al. (2018): 计算建模了人类听觉外周：听觉神经反应、诱发电位和听力损失。

这些研究为论文中提出的DNN-based HLC和NR策略提供了理论基础和方法论支持。论文中的方法在一定程度上建立在这些先前工作的基础上，通过模拟听觉模型和利用深度学习的强大功能来改进听力损失的补偿。

Q: 论文如何解决这个问题？

A: 论文通过以下步骤解决听力损失补偿问题：

1. 框架建立：首先，论文提出了一个使用深度神经网络（DNNs）来模拟听觉模型的框架，特别关注听觉路径中的听觉神经模型。

2. 线性化方法：接着，论文提出了一种线性化方法来分析基于DNN的听力损失补偿策略。这种方法有助于在训练DNN之前预测DNN基于听力损失补偿策略的一些线性效应，从而指导超参数的选择。

3. 中心频率选择：论文还开发了一种简单的方法来选择用于补偿策略的听觉模型的声学中心频率。

4. DNN训练：论文使用听音受损和正常听力的DNN-based听觉模型的输出来训练DNN，以响应语音信号。这包括使用Wave-U-Net架构和特定的损失函数来训练网络。

5. 听音测试：最后，论文通过与听力受损的听众进行听音测试来评估基于DNN的听力损失补偿策略。测试包括听力噪声测试（Hearing in Noise Test, HINT）和多刺激隐藏参考和锚定测试（Multiple Stimuli with Hidden Reference and Anchor, MUSHRA）。

6. 性能比较：论文将基于DNN的补偿策略与传统的听力辅助方法（如NAL-R处方方法）进行比较，以评估在语音可理解性和感知语音质量方面的性能。

通过这些步骤，论文展示了基于DNN的方法在提供个性化听力损失补偿和噪声降低策略方面的潜力，并证明了这种方法在提高语音可理解性和感知质量方面优于传统方法。

Q: 论文做了哪些实验？

A: 论文中进行了以下实验来评估基于深度神经网络（DNN）的听力损失补偿（HLC）和噪声降低（NR）策略：

1. 听音噪声测试（Hearing in Noise Test, HINT）:

   • 目标：测试不同补偿策略在困难信噪比（SNR）下的语音可理解性。
   • 方法：在0 dB和3 dB的信噪比下生成信号，并添加16人嘈杂噪声，然后通过所有系统处理。
   • 测试对象：30名测试人员（TPs），他们在声学隔音室中佩戴耳机进行测试。
   • 测试内容：每个测试条件下，测试人员被要求重复他们听到的句子中的单词。

2. 多刺激隐藏参考和锚定测试（MUSHRA）:

   • 目标：量化测试人员偏好的补偿策略。
   • 方法：在接近完美可理解性的信噪比（9 dB）下生成信号，然后通过每个系统处理，但不包括未处理的条件。相反，包括一个隐藏的锚点，即在3 dB信噪比下的未处理信号。
   • 测试对象：同HINT测试中的测试人员。
   • 测试内容：测试人员使用计算机界面对不同系统进行排名，从最偏好（100分）到最不偏好（0分）。

3. 试点测试（Pilot tests）:

   • 目的：在正式实验之前测试和优化DNN-HLC和DNN-HLCNR系统的性能。
   • 方法：对DNN-HLC和DNN-HLCNR进行初步测试，识别问题（如高频区域的音质问题）并进行调整。

这些实验旨在全面评估基于DNN的听力补偿策略在实际应用中的有效性，包括它们在提高语音可理解性和用户偏好方面的表现。通过与传统的听力辅助方法进行比较，论文证明了基于DNN的方法在听力损失补偿方面的潜在优势。

Q: 有什么可以进一步探索的点？

A: 论文提出了以下几个可以进一步探索的点：

1. 噪声、语言和说话者的泛化能力：研究中使用的DNN-HLCNR是在特定数据集（英语说话者）上训练的，而在测试中使用了不同说话者和语言的数据。未来的工作可以探索如何改进DNN-HLCNR，使其能够更好地泛化到不同噪声、语言和说话者的情况。

2. 长期频率塑造与短期非线性处理：论文中提到，DNN-HLC的输入声级被固定在65 dB SPL，对应于正常对话水平。未来的研究可以探索DNN在处理更广泛输入声级范围时的表现，同时确保为听力受损者提供安全舒适的听觉体验。

3. 不同损失函数与特定听力损失的交互：研究如何不同的损失函数与特定类型的听力损失交互，并影响最终的补偿策略。

4. 解释和表征DNN-HLC策略：对DNN-HLC策略进行更深入的解释和表征，以便更好地理解其工作原理和潜在的改进空间。

5. 稳定性和性能保证：确保DNN-HLC和DNN-HLCNR在广泛的输入范围内都能保持稳定性和性能。

6. 实时处理能力：考虑到助听器需要实时处理音频信号，研究如何优化DNN模型以满足实时处理的要求。

7. 个性化和适应性：探索如何使DNN模型更加个性化，以适应不同用户的特定听力损失模式和偏好。

8. 用户交互和反馈机制：研究如何集成用户交互和反馈机制，以便用户能够调整和优化他们的听觉体验。

这些探索点可以帮助研究人员和开发者改进现有的基于DNN的听力补偿策略，并推动该领域的发展。

Q: 总结一下论文的主要内容

A: 这篇论文的主要内容可以总结如下：

1. 问题陈述：论文旨在解决听力损失个体在使用传统助听器时存在的局限性，特别是在提供满意的听力补偿方面。

2. 研究目标：提出并验证一种基于深度神经网络（DNN）的方法，用于个性化的听力损失补偿（HLC）和噪声降低（NR）。

3. 方法论：

   • 使用DNN模拟听觉模型，特别是听觉神经模型。
   • 提出线性化方法分析DNN-based HLC策略。
   • 开发简单的方法选择听觉模型的声学中心频率。
   • 通过听音测试评估HLC策略。

4. 实验设计：

   • 进行Hearing in Noise Test (HINT) 来评估不同补偿策略下的语音可理解性。
   • 进行Multiple Stimuli with Hidden Reference and Anchor (MUSHRA) 测试来评估用户对不同补偿策略的偏好。

5. 结果：

   • DNN-based HLC策略在提高语音可理解性方面表现良好，与常规HLC策略相比有显著提升。
   • 在MUSHRA测试中，结合HLC和NR的DNN策略在用户偏好方面得分最高。

6. 结论：

   • 论文展示了基于DNN的方法在听力损失补偿方面的潜力，提供了一种超越传统助听器限制的新途径。
   • 尽管结果令人鼓舞，但仍需解决一些未解决的问题，如泛化能力、实时处理和个性化适应性等。

7. 未来工作：

   • 探索DNN-HLC策略在不同噪声、语言和说话者条件下的泛化能力。
   • 研究不同损失函数与特定听力损失的交互作用。
   • 调查DNN模型在处理更广泛输入声级范围时的表现和稳定性。

整体而言，论文提出了一种创新的DNN-based方法，用于改善听力受损者的听觉体验，并通过对听力受损听众的听音测试来验证其有效性。

Q: 想要进一步了解论文

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