Todos os aparelhos auditivos modernos oferecem algum grau de troca de programa automático com base na classificação acústica. As versões mais simples desses dispositivos estão disponíveis quase desde a virada do século; é difícil acreditar que já se passaram 19 anos! Você já considerou como o sistema de classificação influencia o desempenho do aparelho auditivo de forma quase imperceptível? Embora ainda existam algumas pessoas que gostam de controlar manualmente seus aparelhos auditivos, a maioria prefere usá-los sem preocupação, permitindo que os aparelhos auditivos se adaptem automaticamente às mudanças nos ambientes de audição. É uma grande responsabilidade para os dispositivos em relação à sua capacidade de classificar precisamente os ambientes. 

À medida que os aparelhos auditivos digitais se tornam mais sofisticados, seu desempenho tem melhorado continuamente. Mas também aumentou a complexidade dos esquemas de classificação acústica subjacentes, que tornam tudo isso possível. Com o lançamento do Indigo em 2005, a Unitron introduziu um novo tipo de sistema de classificação. Ele foi o nosso primeiro classificador treinado em inteligência artificial para distinguir entre quatro cenários acústicos diferentes: audição em ambiente silencioso, fala no ruído, ruído e música.

Com a introdução do nosso classificador de conversação na plataforma North, ficamos tão confiantes em nossa capacidade de classificar corretamente os sete ambientes de audição diferentes que utilizamos a saída do classificador para guiar o Log It All, um produto inovador da Unitron. Enquanto o registro de dados informa o que o aparelho auditivo faz ao longo do tempo, o Log It All informa quanto tempo o usuário passa em cada um dos sete ambientes de audição, mostrando uma visão geral do estilo de vida auditivo do usuário para ajudar você a individualizar a experiência do usuário em cada ambiente. No entanto, para que os dados do Log It All tenham valor, precisamos ter certeza de que o classificador está categorizando com precisão esses ambientes de audição. 

A classificação é muito importante para uma boa experiência do usuário. Você pode configurar perfeitamente parâmetros para cada ambiente de audição no primeiro ajuste, mas se o classificador que guia a troca de programa automático detectar erroneamente o ambiente acústico, isso não terá valia.  Por exemplo, se o classificador achar que o usuário está ouvindo música enquanto na verdade está conversando em um ambiente silencioso, o desempenho do aparelho auditivo será inferior, porque ele terá sido otimizado para o ambiente de audição errado.

Consequentemente, a classificação precisa é um componente absolutamente crítico para o sucesso dos aparelhos auditivos modernos. Então, nos perguntamos: será que a Unitron está fazendo certo? Treinamos o nosso classificador para detectar com precisão os verdadeiros ambientes acústicos nos quais os consumidores passam seu tempo? 

Para responder às nossas perguntas, realizamos um estudo comparativo do nosso classificador de conversação na University of South Florida com o Dr. David Eddins e o Dr. Erol Ozmeral.

Os classificadores automáticos captam amostras do ambiente acústico atual e geram probabilidades para cada um dos destinos de audição disponíveis no programa automático. O aparelho auditivo mudará para o programa de audição para o qual é gerada a maior probabilidade. Ele mudará novamente quando o ambiente acústico mudar o suficiente para que outro ambiente de audição gere uma probabilidade maior. 

No entanto, nem todos os esquemas de classificação funcionam da mesma maneira. O que os diferencia é a filosofia dos engenheiros criadores do produto. São essas filosofias que orientam suas escolhas sobre quais aspectos de um determinado ambiente acústico o distinguem de todos os outros. Considere esta situação: aparelhos auditivos de dois fabricantes diferentes podem ser expostos ao mesmo ambiente acústico e classificá-lo de forma diferente. Por que isso acontece? É porque os designers dos dois sistemas atribuíram pesos diferentes aos vários aspectos desse ambiente acústico. Portanto, os dispositivos medem aspectos diferentes do ambiente e tomam decisões diferentes sobre os valores detectados. Portanto, eles podem chegar a conclusões diferentes sobre o ambiente acústico em si.

Por exemplo, considere estas abordagens representativas para a classificação acústica em aparelhos auditivos: 

No entanto, nem todos os esquemas de classificação funcionam da mesma maneira. O que os diferencia é a filosofia dos engenheiros criadores do produto. São essas filosofias que orientam suas escolhas sobre quais aspectos de um determinado ambiente acústico o distinguem de todos os outros. Considere esta situação: aparelhos auditivos de dois fabricantes diferentes podem ser expostos ao mesmo ambiente acústico e classificá-lo de forma diferente. Por que isso acontece? É porque os designers dos dois sistemas atribuíram pesos diferentes aos vários aspectos desse ambiente acústico. Portanto, os dispositivos medem aspectos diferentes do ambiente e tomam decisões diferentes sobre os valores detectados. Portanto, eles podem chegar a conclusões diferentes sobre o ambiente acústico em si.

• (Kates, 1995) descreveu um sistema baseado em análise de agrupamento de dados de modulação de envelope e características espectrais para classificar ruídos de fundo em onze classes: apartamento, balbuciação, jantar, louça, gaussiano, impressora, tráfego, digitação, locutor masculino, sirene e ventilação.
• (Nordqvist e Leijon, 2004) usaram modelos ocultos de Markov para desenvolver um sistema de classificação robusto para aparelhos auditivos contendo três classes: fala no ruído do tráfego, fala em balbuciação e fala limpa.
•  (Büchler, Allegro, Launer e Dillier, 2005) classificaram fala limpa, fala no ruído, ruído e música usando abordagens múltiplas. Os autores explicaram muitos tipos de extração de recursos e, em seguida, compararam seis classificadores diferentes de complexidade baixa a moderada necessários para o uso de HA.
• (Lamarche, Giguere, Gueaieb, Aboulnasr e Othman, 2010) testaram dois sistemas: distância mínima e classificadores Bayesianos. Em cada caso, o classificador pode se adaptar aos ambientes exclusivos dos ouvintes e se ajustar de acordo. Eles escolheram características distintas que são boas para distinguir ambientes de fala, ruído e música, incluindo profundidade de modulação de amplitude, faixas de frequência de modulação (0–4 Hz e 4–16 Hz) e variação temporal da frequência instantânea. Eles descobriram que os dois métodos funcionavam bem. Mas eles tendiam a mesclar classes de maneira diferente quando mesclavam duas classes de três.

Embora esta lista não seja exaustiva, ela mostra muitas das abordagens disponíveis para engenheiros e cientistas que desenvolvem esses algoritmos. Embora as filosofias das empresas de aparelhos auditivos sejam proprietárias, ainda é possível comparar esses esquemas entre si e com um padrão ouro para avaliar o que os sistemas diferentes têm a oferecer. Para isso, desenvolvemos uma abordagem comparativa baseada na replicação de ambientes de audição reais em um ambiente controlado repetível. A abordagem e alguns dos resultados são descritos mais adiante neste artigo.

Escolhemos comparar os classificadores aplicando dois tipos de comparações. Primeiro, comparamos todos os classificadores de aparelhos auditivos com um padrão ouro humano. Depois, comparamos os resultados dos classificadores de aparelhos auditivos de cinco fabricantes entre si. Ambas as abordagens fornecem insights úteis.

Realizamos todas as medições no Auditory & Speech Sciences Laboratory da University of South Florida. A sala de som é mostrada na Figura 1.

Começamos o exercício de medição criando um “parkour” de sons, uma espécie de pista de obstáculos acústicos para colocar os classificadores à prova. Definimos o parkour em múltiplas dimensões, conforme mostrado ao longo do cabeçalho e na coluna esquerda da Tabela 1. Cada linha da Tabela 1 descreve a composição de um único arquivo de som que tem dois minutos de duração e representa um ambiente de audição específico. Essa iteração do parkour contém 26 ambientes de audição (arquivos de som). O ambiente de audição mais simples é chamado de audição em ambiente silencioso (na linha superior). Não há fala, apenas o som suave de um ventilador funcionando continuamente com um nível geral de 40 dB SPL. Quase não há modulação, e nenhum contraste temporal ou espectral, apenas um ruído suave e constante. 

Conforme desce na tabela, os ambientes de audição se tornam mais complexos. Por exemplo, na coluna esquerda adicionamos mais locutores e vários tipos de ruído de fundo diferentes. Também experimentamos níveis diferentes de música e ruído de fundo combinados com fala em ambientes muito complexos.

Há também um componente direcional para os elementos de fala, ruído e música. À medida que mais locutores são adicionados, sua orientação em relação à frente dos aparelhos auditivos é atualizada para refletir onde um locutor normalmente estaria naquele ambiente. Esta etapa incorpora qualquer impacto do processamento direcional. Por exemplo, observe a orientação dos locutores: esquerda, direita e frontal no ambiente de metrô. Essa “distribuição de locutores” é o que você encontraria em uma plataforma de metrô, por exemplo, ao sentar-se entre duas pessoas com uma outra pessoa à sua frente conversando. O componente direcional também é usado para ruído e música nos arquivos de som. Várias iterações do parkour de sons foram usadas, das quais a Tabela 1 (download Tabela 1) é um exemplo representativo. 

Cada arquivo de som foi repetido por oito horas de reprodução contínua para cada conjunto de aparelhos auditivos no Klangfinder. Não havia uma maneira direta de ler as probabilidades do classificador da maioria dos dispositivos. Em vez disso, contamos com os resultados do registro de dados por oito horas de um único arquivo para determinar como o classificador de cada fabricante registrou aquele ambiente de audição específico. Considerando que o registro de dados do tempo gasto em um determinado ambiente de audição é provavelmente guiado pelas probabilidades do classificador ao longo do tempo, repetir um único arquivo de som por oito horas/sessão era a maneira mais lógica de obter resultados estáveis do classificador.

Antes de analisar os resultados obtidos indiretamente de aparelhos auditivos de cinco fabricantes diferentes usando a saída de registro de dados, é instrutivo analisar os resultados mais detalhados dos aparelhos auditivos da Unitron.  Os Drs. Eddins e Ozmeral podem ler as probabilidades do classificador do nosso aparelho auditivo instantaneamente várias vezes por segundo enquanto estão sendo geradas.  As Figuras 3 e 4 mostram as probabilidades reais do classificador, conforme determinado por um par de aparelhos auditivos da Unitron utilizando essa abordagem. O primeiro caso, Figura 3, mostra 60 segundos de probabilidades do classificador para dois ambientes de audição muito simples.

Na parte superior da Figura 3, é possível ver 60 segundos da reprodução original. A primeira metade desta figura mostra os 30 segundos finais da gravação do arquivo WAV do ambiente com ventilador suave (a linha superior da Tabela 1). A segunda metade mostra os primeiros 30 segundos da gravação de dois minutos do arquivo WAV da conversa em ambiente silencioso com um locutor único (segunda linha da Tabela 1). Esses ambientes de audição simples demonstram como o classificador gera probabilidades que representam quase exclusivamente um único ambiente de audição. 

A parte inferior central da figura é sincronizada no tempo com as gravações e mostra a distribuição de probabilidades para cada um dos sete ambientes de audição possíveis no classificador da Unitron. Os primeiros 30 segundos correspondem a uma probabilidade de 100% de que este seja um ambiente de audição silencioso. Como se trata de uma gravação de um ventilador suave medido a apenas 40 dB SPL em uma sala com tratamento acústico, essa classificação está correta. O aparelho auditivo passaria esses 30 segundos no ambiente de audição silencioso do SoundNav.

Em 30 segundos, a gravação muda abruptamente do ventilador suave a 40 dB SPL para o locutor único a 55 dB SPL. De 30 segundos a aproximadamente 37 segundos, as probabilidades do classificador estão em transição. Observe como a probabilidade da fala no silêncio começa a aumentar imediatamente à medida que diminui a probabilidade da audição em silêncio. As duas probabilidades se cruzam em aproximadamente 35 segundos. Nesta zona de transição, o SoundNav muda o aparelho auditivo do ambiente silencioso para fala em ambiente silencioso. Na verdade, o classificador detecta a alteração quase imediatamente, mas nossos desenvolvedores tomaram a decisão consciente de não deixar o dispositivo reagir muito rápido a cada pequena alteração de ambiente acústico. Alterações rápidas podem levar à redução da qualidade do som em ambientes de audição dinâmicos, já que o SoundNav tenta acompanhar todas as flutuações do ambiente. 

Nos 40 segundos e nos últimos 20 segundos da gravação, a probabilidade de uma fala em ambiente silencioso é quase 100%.

As duas barras verticais à esquerda e à direita da seção de proporções do classificador mostram a proporção de tempo gasto em cada um dos sete ambientes de audição possíveis para o par de arquivos WAV de dois minutos. A barra vermelha à esquerda são os dois minutos completos do arquivo WAV do ventilador suave, e as barras vermelha e azul à direita mostram a proporção de tempo gasto em cada um dos sete ambientes de audição durante os dois minutos do arquivo WAV de fala em ambiente silencioso. A seção avermelhada representa o tempo de transição no início da gravação da fala em ambiente silencioso.

A Figura 4 é um exemplo do que acontece em um ambiente de audição mais complexo.

Aqui podemos ver o impacto nas probabilidades de dois ambientes de audição muito mais complexos. Em ambos os casos, o ouvinte está dirigindo o carro com três locutores. No lado esquerdo (os primeiros 30 segundos), o carro está muito mais silencioso, com um nível geral de cerca de 70 dB e SNR de –10 dB. Os níveis gerais são muito mais difíceis nos 30 segundos, com um nível de sinal geral de 80 dB com SNR de –15 dB. Esses níveis podem parecer SNRs quase impossíveis para um usuário de aparelho auditivo, mas o ruído do carro é distinto porque quase toda a energia está nas frequências muito graves (abaixo de 1.000 Hz). Como tal, as SNRs parecem extremas, mas quase toda a fala de frequência aguda é claramente audível em ambos os arquivos WAV.

Conforme o carro muda de velocidade e os locutores falam e param de falar, as probabilidades do classificador variam amplamente em uma mistura de três ambientes de audição diferentes. Durante os primeiros 30 segundos mais suaves, a probabilidade mais alta é de conversa em um pequeno grupo, com média de 50% a 60%. Como era de se esperar, conversas em ambiente com ruído também são detectadas, variando de 0% a 50%. A conversa em um grupo grande tem uma probabilidade menor, mas ainda perceptível, em torno de 15% a 20%. Quando o nível geral aumenta e a SNR piora, o som do ruído do carro se torna predominante. À medida que o carro acelera, as probabilidades do classificador mudam fortemente para a conversa em ambiente com ruído, e a conversa em um grupo pequeno cai para menos de 20%.

Reserve um momento para refletir sobre esses dois exemplos. O primeiro é simples. Ao comparar aparelhos auditivos de vários fabricantes, é claro que todos reagiriam de forma semelhante em ambos os ambientes de audição mostrados na Figura 3. 

Mas e os dois ambientes da Figura 4? É aqui que a filosofia desempenha um diferencial. Há muita coisa acontecendo nesses ambientes de audição, e os desenvolvedores precisam tomar algumas decisões sobre o que fazer. Por exemplo, o que é mais importante: eliminar o ruído do carro ou melhorar a fala? Em que ponto o nível geral está muito alto e não vale a pena se preocupar com a fala? Essa decisão é baseada no nível geral ou na SNR? O parkour de sons foi desenvolvido para avaliar todas essas possibilidades e descobrir quais escolhas relevantes foram feitas. 

A Tabela 1 lista os arquivos de som que representam vários ambientes de audição gerais que um usuário de aparelho auditivo pode encontrar na vida real. Como sabemos que os arquivos representam com precisão os ambientes de audição designados? 17 ouvintes com audição normal definiram para nós quais ambientes de audição eles consideravam melhor representados por cada arquivo de som. (Respostas múltiplas eram aceitáveis.) Os arquivos de som foram reproduzidos em ordem aleatória aos ouvintes. Eles ouviram cada arquivo de som três vezes e descreveram o ambiente para cada iteração de cada arquivo de som. Em seguida, reunimos todas suas respostas para comparar com os classificadores dos aparelhos auditivos.

Na Tabela 2, vemos como as descrições dos ouvintes humanos se comparam com os sete ambientes de audição em nosso classificador:

Embora houvesse alguma sobreposição na terminologia específica, havia diferenças interessantes na interpretação do que esses nomes significavam. Havia três nomes para ambientes de audição utilizados tanto pelos ouvintes quanto pelo classificador: “silêncio”, “ruído” e “música”.  No entanto, a interpretação de cada termo costumava ser bastante específica. “Silêncio” foi usado muito raramente pelos ouvintes e raramente excedeu 3% para qualquer ambiente de audição.  Por exemplo, o arquivo de som do ventilador na parte superior da Tabela 1 recebeu 100% de probabilidade de “silêncio” por nosso classificador, já que o nível geral era de apenas 40 dB SPL, mas os ouvintes o classificaram como “ruído” 92% das vezes. Curiosamente, os ouvintes deram uma probabilidade de “ruído” acima de 27% em apenas dois outros ambientes de audição, ambos muito altos.  Todos os arquivos de som realmente barulhentos continham fala e, portanto, receberam as maiores probabilidades de “fala no ruído” pelos ouvintes. O mesmo ocorreu com o classificador, exceto que ele fez uma distinção com base no tipo de ruído, tanto para vários locutores ao fundo quanto para o ruído de motor, como trens, carros ou tráfego.  Nem os ouvintes nem o classificador detectaram “música” com muita frequência, e apenas quando o som era muito mais alto do que tudo ao seu redor.  Mas os ouvintes ofereceram uma categoria distinta de “fala na música” misturada com “fala no ruído” em sete ambientes onde o classificador detectou um “grupo grande” (o que eram, mas o classificador ignorou a música em favor da otimização da fala).  

As principais distinções entre os ouvintes e o classificador não foram tanto a diferença na detecção de coisas diferentes, mas sim a priorização de aspectos diferentes dos arquivos de som ou distinções um pouco mais precisas em alguns casos.  Por exemplo, alguém poderia argumentar que um ventilador suave a 40 dB SPL é silencioso e barulhento ao mesmo tempo.  Ambas são interpretações corretas do mesmo ambiente de audição.

Os resultados a seguir mostram como produtos premium de cinco fabricantes diferentes, incluindo a Unitron, classificam vários ambientes de audição em comparação com jovens de audição normal. Este exercício não é sobre quem está certo ou quem está errado, é uma oportunidade de ver como os classificadores diferentes se comparam. Os resultados mostraram que alguns aparelhos auditivos são melhores na classificação do que outros, e as filosofias diferentes entre as empresas diferenciam os produtos.

Vamos começar novamente com um exemplo simples. A Figura 5 mostra como os jovens ouvintes normais e os cinco aparelhos auditivos classificaram um único locutor masculino de frente a 55 dB SPL.

Fabricantes diferentes têm esquemas de classificação distintos que usam nomes diferentes para os ambientes de audição que eles classificam. Usando suas descrições sobre a finalidade de cada destino de audição, agrupamos os títulos em quatro categorias principais: silêncio, fala no ruído, ruído e música (conforme mostrado na legenda da Figura 5). Essas quatro categorias gerais aparecem em todos os aparelhos auditivos que testamos com nomes diferentes, mas usamos nomes genéricos em nossos resultados para manter o anonimato dos fabricantes e aparelhos auditivos envolvidos. Os ouvintes normais classificaram esse arquivo de som como silêncio em cerca de 98% das vezes. Todos os cinco aparelhos auditivos fizeram o mesmo. 

A Figura 6 é um pouco mais complexa do que a Figura 5. Mais uma vez, há um único locutor diretamente na frente do ouvinte, mas o nível geral do arquivo de som agora é 80 dB SPL com SNR nominal de 0 dB. O ruído de fundo é o de um trem do metrô, e os níveis variam conforme os trens chegam e partem. 

Os ouvintes normais classificaram esse arquivo como fala no ruído em cerca de 83% das vezes. Eles também disseram que era ruído 4% das vezes e silêncio 10% das vezes. Levando em consideração as diferenças de nível conforme os trens chegam e partem, é justo afirmar que a Unitron e o Concorrente D foram os mais próximos do que os jovens com audição normal relataram. O Concorrente A não ficou muito atrás; no entanto, os Concorrentes B e C foram muito diferentes. 

É aqui que as diferenças de filosofia são evidenciadas. Se analisarmos o Concorrente B, esse aparelho classificou o ambiente como apenas ruído cerca de 50% das vezes. É claro que os ouvintes normais relataram fala no ruído de forma bastante consistente. Portanto, a SNR deve ser razoável na maioria das vezes. No entanto, a 80 dB, o nível geral é muito alto. Portanto, inferimos que o Concorrente B possui uma filosofia mais sensível ao nível geral do que ao SNR neste caso, assim como os outros quatro aparelhos auditivos testados.

O fundo se torna ainda mais complexo na Figura 7. Aqui, os ouvintes avaliaram um locutor único na frente em um fundo de praça de alimentação no shopping, próximo da hora do almoço. O nível geral foi um pouco mais baixo a 70 dB SPL a 0 dB SNR. Este é um cenário complexo de dezenas de pessoas em várias conversas ao mesmo tempo, bem como o som das cozinhas servindo comida e das pessoas passando.

Nesse caso, os jovens com audição normal relatam cerca de 47% de fala no ruído e cerca de 50% apenas ruído. Os outros 3%, música. Desta vez, os resultados do classificador variaram amplamente entre os fabricantes. Embora todos os classificadores tenham oferecido alguma combinação de fala no ruído e ruído, as porcentagens para os Concorrentes A e C foram completamente opostas às dos Concorrentes B e D. 

Esse pode ser o exemplo perfeito das diferenças filosóficas que o cientista de audição da Unitron, Leonard Cornelisse, chama de “ponto de desistência”. Ele define o ponto de desistência como o nível do sinal e/ou SNR onde o usuário do aparelho auditivo “desiste” de tentar acompanhar a fala porque a situação se tornou muito difícil. Abaixo do ponto de desistência, o ouvinte faz um esforço para acompanhar o que está sendo dito e relata a situação como fala em ambiente com ruído, esperando que o aparelho auditivo enfatize a clareza da fala. Porém, após o ponto de desistência ser ultrapassado, o ouvinte relata que é muito difícil acompanhar a fala ou o som é muito alto para ouvir confortavelmente, e gostariam que o aparelho auditivo enfatizasse o conforto em vez da clareza. Cada classificador é desenvolvido para tomar essa decisão em algum ponto, e é uma decisão guiada puramente pela acústica. (A menos que o ouvinte mude para um programa manual para substituí-lo.)

A primeira conclusão da Figura 7 é que os Concorrentes A e C assumem um ponto de desistência mais alto do que os Concorrentes B e D. Tanto a Unitron quanto os ouvintes normais indicaram que esse ambiente está bem na linha do ponto de desistência, com cerca de 50/50 divididos entre fala no ruído e ruído. Esse talvez é o exemplo mais marcante da filosofia impactando o desempenho. Como o ponto de desistência para deficientes auditivos diferentes geralmente varia muito, quem pode afirmar qual dessas empresas será a ideal para um determinado ouvinte?

O exemplo final é para ouvir música. Na Figura 8, vemos os resultados para música sozinha (sem outros sons de fundo) a um nível de 65 dB SPL. Esse não é um nível alto para ouvir música e não reproduz uma apresentação ao vivo. Em vez disso, está mais perto do nível em que o usuário de um aparelho auditivo pode ouvir música enquanto cozinha ou lê um livro, mas um pouco mais alto do que a música de fundo.

Nesse caso, os ouvintes normais, Unitron, Concorrente A e Concorrente C indicaram que esse era essencialmente um ambiente de audição de música puro. Os concorrentes B e D o classificaram de forma diferente em pelo menos 33% e 20% das vezes, respectivamente. O erro de classificação mais comum nesse caso foi para fala no ruído, e esse é o caso em que ocorreu um erro claro e indefensável. Confundir música com fala no ruído é o mesmo que configurar um aparelho auditivo para o tipo de desempenho oposto ao que você deseja. É uma prática geralmente aceita definir um ambiente de música para reprodução em banda larga levemente processada. Porém, fala no ruído geralmente recebe uma grande dose de microfones direcionais e cancelamento de ruído projetado, entre outras coisas, para reduzir a amplificação de frequência grave. Para ser justo, essa falha não foi comum nos cinco classificadores. 

A classificação do cenário de som dos aparelhos auditivos é um tópico que recebe pouca atenção. No entanto, é um dos componentes mais importantes da construção do aparelho. Atuando silenciosamente em segundo plano, os classificadores tomam todas as decisões sobre quais conjuntos de parâmetros de processamento são os mais válidos em qualquer ambiente de audição, e têm um grande impacto sobre como o usuário ouve. 

As decisões de classificação são baseadas tanto na filosofia quanto na acústica. Por isso, nem todos os classificadores são iguais em todas as situações. Na maioria das vezes, particularmente em situações de audição simples, quase todos os aparelhos auditivos de ponta convergirão para resultados altamente consistentes que correspondem a como um jovem com audição normal classificaria o ambiente. Porém, quando o ambiente de audição se torna mais complexo, as diferenças na filosofia e às vezes no desempenho tornam-se óbvias.

Com o SoundNav, um classificador treinado usando inteligência artificial, os resultados da Unitron são altamente consistentes com os dos jovens com audição normal.

Gostaria de agradecer as contribuições do Dr. Ozmeral e do Dr. Eddins que trabalharam de perto conosco para desenvolver o parkour de sons e realizar a coleta de dados em seu laboratório na University of South Florida.

Büchler, M., Allegro, S., Launer, S., & Dillier, S. (2005). Sound classification in hearing aids inspired by auditory scene analysis. EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 18, 2991–3002.

Kates, J. M. (1995). Classification of background noises for hearing-aid applications. J Acoust Soc Am, 97(1), 461–470.

Lamarche, L., Giguere, C., Gueaieb, W., Aboulnasr, T., & Othman, H. (2010). Adaptive environment classification system for hearing aids. J Acoust Soc Am, 127(5), 3124–3135. doi:10.1121/1.3365301

Nordqvist, P., & Leijon, A. (2004). An efficient robust sound classification algorithm for hearing aids. J Acoust Soc Am, 115(6), 3033–3041.