Algorytmy poprawy zrozumiałości mowy

Badania prowadzone w ramach tego podprojektu dotyczą procedur przetwarzania dźwięku, które mają na celu zwiększenie jakości sygnału, zrozumiałości mowy oraz komfortu użytkowania urządzeń wspomagających słyszenie. Funkcjonowanie tych procedur ocenia się na podstawie obiektywnych wskaźników, które są skorelowane z subiektywną percepcją różnych parametrów dźwięku. Bazując na wartościach tych wskaźników możliwe jest wskazanie tych typów algorytmów, które w największym stopniu przyczynią się do zwiększenia efektywności działania np. aparatu słuchowego. Następnie procedury te zostaną przetestowane przez osoby niedosłyszące o określonych profilach audiologicznych.

W ramach podprojektu analizuje się następujące typy algorytmów:

  1. Jednokanałowa redukcja hałasu, której zadaniem jest zmniejszenie dokuczliwości związanej z takimi hałasami jak: hałas uliczny oraz komunikacyjny, gwar w kawiarni, zakłócenie spowodowane przez inne osoby mówiące.
  2. Beamforming adaptacyjny, czyli metoda redukcji słyszalności dźwięków niepożądanych, w której odpowiednio modyfikuje się właściwości kierunkowe matrycy mikrofonów.
  3. Ślepa separacja sygnałów – metoda umożliwiająca separację sygnałów, które są tzw. niezależnymi komponentami dźwięku zarejestrowanego przez kilka mikrofonów. W ten sposób można oddzielić np. dźwięk mowy od sygnałów zakłócających.
  4. Metody derewerbacji, czyli „oczyszczenia” sygnału z zakłóceń związanych z odbiciami dźwięku np. w pomieszczeniu. Przetworzenie sygnału prowadzi do większej zrozumiałości mowy, jakości dźwięku oraz komfortu użytkowania.
  5. Redukcja sprzężeń zwrotnych – algorytmy umożliwiające eliminację uporczywego piszczenia aparatu, związanego z nieszczelnością wkładki lub zbyt dużą wentylacją.