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Le Machine Learning peut-il vous aider à mieux entendre?

07-10-2019
11-10-2019

Que vous parliez à Siri, obteniez des recommandations d'Amazon ou utilisiez Google Maps pour trouver l'itinéraire le plus rapide, le Machine Learning (apprentissage automatique) fait partie de votre vie. Et si les experts ont raison, il ne s'agit que de la partie émergée de l'iceberg. Mais le Machine Learning permet-il de meilleurs résultats de votre aide auditive? Nous avons échangé avec un expert en audiologie de Widex. 
«Absolument», déclare Oliver Townend, audiologiste et responsable de la communication en audiologie. “Les aides auditives d’aujourd’hui sont très sophistiquées, et le Machine Learning facilitera encore plus la perception auditive et la précision d’audition.”

Mr Townend déclare que le Machine Learning est un choix naturel, notamment en raison des difficultés rencontrées par les personnes malentendantes dans la vie réelle.

Entendre dans la vie réelle nécessite de s’adapter constamment, car la vie réelle elle-même change d'un moment à l'autre. Et réfléchir au programme d'aides auditives à utiliser dans une situation donnée nécessite de l’attention. C’est la raison pour laquelle nous avons déjà tellement automatisé nos aides auditives: les utilisateurs peuvent consacrer ainsi leur attention pour écouter, au lieu de choisir le programme à utiliser », explique Townend.

Les systèmes d'automatisation existants sont des défis

Cependant, précise-t-il, l’automatisation repose sur des hypothèses sur ce qu’il faut amplifier ou non. Et même le meilleur système automatisé disponible ne peut pas savoir ce que l'utilisateur souhaite entendre dans un scenario donné.

Par exemple, si vous assistez à une , voulez-vous toujours entendre la conversation? Ou voudriez-vous parfois entendre davantage cet illustre pianiste à l'arrière-plan?

Ou pensez au moment où vos aides auditives devront être «ajustées» ou réglées en centre. Vous devez expliquer quelles difficultés auditives vous avez rencontrées - ce qui n’est pas toujours simple. Ensuite, votre audioprothésiste doit interpréter vos explications. Les choses peuvent se perdre dans la traduction!

De plus, les paramètres à adjuster sur des aides auditives sont extrêment nombreux. Si nous voulons comparer à quel point vous préférez le «son A» plutôt que le «son B» avec une aide auditive classique, il faudrait près de 2 500 000 étapes pour réaliser toutes les comparaisons possibles!

Intégrer le  Machine Learning

À la lumière des défis ci-dessus, Widex suggère une solution auditive basée sur le Machine Learning et guidée par les préférences et les intentions d’écoute de l’utilisateur.

“Mr Townend explique: «Nous proposons une interface simple qui utilise le smartphone de l’utilisateur des aides auditives. Pas à pas, nous pouvons guider l'utilisateur vers une meilleure audition en utilisant de simples comparaisons A / B. Il choisit simplement ce qu’il perçoit mieux à chaque présentation sonore. Ensuite, le Machine Learning nous aide à prédire leur réglage préféré. Tout ce que vous avez à faire est de choisir le son qui vous convient le mieux, en fonction de ce que vous souhaitez entendre. L'algorithme de Machine Learning s'occupe du reste.”

Les recherches de Widex ont montré qu’un tel système était capable d’atteindre le réglage idéal pour une aide auditive en 20 comparaisons environ, contre près de 2 500 000.

Peut-être que votre prochain appareil auditif intègrera le Machine Learning?