AI Hearing System (AIHearS): Künstliche Intelligenz passt Hörunterstützung den individuellen Klangpräferenzen an

Abstract

Im Rahmen des Projekts AI Hearing System (AIHearS) wurde ein KI-basiertes Verfahren zur individuellen Klanganpassung in alltagsnahen Hörumgebungen entwickelt und evaluiert. Ziel des Vorhabens war die Untersuchung, ob auf persönlichen Nutzerdaten trainierte Machine-Learning-Modelle in der Lage sind, individuelle Klangpräferenzen vorherzusagen und dadurch Sprachverständlichkeit, Höranstrengung, Lautheitswahrnehmung sowie Nutzerzufriedenheit zu verbessern. Hierfür wurde eine mobile Studienplattform bestehend aus einer iPhone-Anwendung zur Audioverarbeitung und Datenerfassung sowie einer synchronisierten Desktop-Anwendung zur Bewertung subjektiver Hörparameter entwickelt. Die Studienteilnehmenden konnten individuelle Klanganpassungen vornehmen, deren Interaktionsdaten zum Training personalisierter ML-Modelle genutzt wurden. Die Ergebnisse der Abschlussstudie zeigen, dass die auf Self-Fitting-Daten trainierten Modelle gegenüber konventionellen Hörgeräte-Anpassverfahren Vorteile hinsichtlich Sprachverständlichkeit, Höranstrengung, Lautheitsbewertung und Nutzerpräferenz aufweisen. Das Vorhaben liefert damit wichtige Erkenntnisse für zukünftige adaptive Hör- und Kommunikationssysteme auf Basis nutzerzentrierter Künstlicher Intelligenz.