El aprendizaje automático mejora el reconocimiento del habla humana – ScienceDaily

El aprendizaje automático mejora el reconocimiento del habla humana – ScienceDaily


La pérdida auditiva es un área de investigación científica en rápido crecimiento, ya que la cantidad de personas de la posguerra que luchan contra la pérdida auditiva continúa aumentando con la edad.

Para comprender cómo la pérdida auditiva afecta a las personas, los investigadores estudian la capacidad de las personas para reconocer el habla. Es más difícil para los humanos reconocer el habla humana cuando hay reverberación, alguna discapacidad auditiva o ruido de fondo significativo, como el ruido del tráfico o varios oradores.

Como resultado, los algoritmos de audífonos se utilizan ampliamente para mejorar el reconocimiento del habla humana. Para evaluar dichos algoritmos, los investigadores realizan experimentos destinados a determinar la relación señal-ruido en la que se reconoce una cierta cantidad de palabras (generalmente el 50%). Sin embargo, estas pruebas requieren mucho tiempo y son costosas.

en el El Diario de la Sociedad Acústica de Américapublicado por Acoustical Society of America a través de AIP Publishing, investigadores de Alemania exploran un modelo de reconocimiento de voz humano basado en aprendizaje automático y redes neuronales profundas.

«Lo nuevo de nuestro modelo es que proporciona buenas predicciones para los tipos de ruido con una complejidad muy diferente para las personas con problemas de audición y muestra errores bajos y correlaciones altas con los datos de medición», dice la autora Jana Roßbach de la Universidad Carl von Ossietzky.

Los investigadores utilizaron el reconocimiento automático de voz (ASR) para calcular cuántas palabras entendió un oyente por oración. La mayoría de la gente conoce ASR por herramientas de reconocimiento de voz como Alexa y Siri.

El estudio consistió en ocho oyentes con audición normal y 20 con discapacidad auditiva que fueron expuestos a una variedad de sonidos complejos que enmascaran el habla. Las personas con discapacidad auditiva se dividieron en tres grupos con diferentes pérdidas auditivas relacionadas con la edad.

El modelo permitió a los investigadores predecir el rendimiento del reconocimiento del habla humana de oyentes con discapacidad auditiva con diversos grados de pérdida auditiva para una variedad de enmascaradores de ruido con una complejidad creciente de modulación temporal y similitud con el habla real. La posible pérdida de audición de una persona podría considerarse individualmente.

“Nos sorprendió mucho que las predicciones funcionaran bien para todos los tipos de intoxicación. Esperábamos que el modelo tuviera problemas al usar un solo altavoz de la competencia. Sin embargo, ese no fue el caso”, dijo Rossbach.

El modelo hizo predicciones para la audición en un oído. En el futuro, los investigadores desarrollarán un modelo binaural, ya que la comprensión del habla está influenciada por la audición con dos oídos.

Además de predecir la inteligibilidad del habla, el modelo también podría usarse para predecir el esfuerzo de escucha o la calidad del habla, ya que estos temas están muy relacionados.

fuente de la historia:

Materiales proporcionados por Instituto Americano de Física. Nota: El contenido se puede editar por estilo y longitud.

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