سمعک‌ها در طول سال‌ها به طور قابل توجهی پیشرفت کرده‌اند و پیشرفت‌های فناوری منجر به بهبود قابلیت‌های تقویت و پردازش صدا شده است. یکی از زمینه‌های امیدوارکننده توسعه، ادغام تکنیک‌های یادگیری ماشین (ML) برای شخصی‌سازی تنظیمات تقویت است. این بررسی یک مرور جامع از رویکردهای مختلف یادگیری ماشین مورد استفاده در سمعک‌ها ارائه می‌دهد که به منظور تطبیق تقویت بر اساس نیازها، ترجیحات و محیط‌های شنیداری کاربران فردی طراحی شده‌اند.
این مقاله به بررسی رویکردهای مختلف یادگیری ماشین پرداخته است که در ادبیات علمی به منظور شخصی‌سازی یا فردی‌سازی تنظیمات تقویت سمعک‌ها ارائه شده‌اند. پس از بیان محدودیت‌های مرتبط با تنظیمات یکسان برای همه در نسخه‌های سمعک، طیف وسیعی از مطالعات در زمینه مهندسی و علوم شنوایی مورد بحث قرار می‌گیرد. این مطالعات شامل انجام تنظیمات در مقادیر تجویزی به منظور امکان‌پذیری تنظیمات مورد پسند و فردی‌سازی شده برای کاربران سمعک در یک محیط صوتی خاص است. این بررسی، مجموعه‌ای جامع از کارهایی را که تاکنون در زمینه دستیابی به شخصی‌سازی یا فردی‌سازی عملکرد تقویت سمعک‌ها انجام شده، در یک مکان گردآوری می‌کند. علاوه بر این، تأثیر یادگیری ماشین را در فراهم کردن تجربه شنوایی بهبود یافته و شخصی‌سازی شده برای کاربران سمعک‌ها تأکید می‌کند. این مقاله با بیان چالش‌ها و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی آینده در این حوزه به پایان می‌رسد.
افت شنوایی میلیون‌ها نفر از افراد در سراسر جهان را تحت تأثیر قرار می‌دهد و تأثیر قابل توجهی بر کیفیت زندگی آن‌ها دارد. سمعک‌های سنتی معمولاً از تنظیمات تقویت ثابت استفاده می‌کنند که ممکن است به طور کافی نیازهای متغیر کاربران را در محیط‌های مختلف برآورده نکنند. شخصی‌سازی تقویت، که با کمک یادگیری ماشین انجام می‌شود، یک راه‌حل بالقوه است که به این امکان می‌دهد تا به ترجیحات فردی و شرایط شنیداری در زمان واقعی سازگار شود.
افت شنوایی چالشی مهم برای افراد به شمار می‌رود که نه تنها بر توانایی آن‌ها در برقراری ارتباط مؤثر تأثیر می‌گذارد، بلکه کیفیت کلی زندگی آن‌ها را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد. با وجود استفاده گسترده از سمعک‌ها، تقریباً نیمی از کاربران سمعک گزارش می‌دهند که از تنظیمات سمعک خود راضی نیستند. یکی از دلایل اصلی این عدم رضایت به جنبه عمومی این تنظیمات برمی‌گردد که به‌طور کامل ترجیحات شنوایی فردی کاربر را در محیط‌های صوتی که در آن‌ها برقراری ارتباط دشوار است، در نظر نمی‌گیرد. پیامدهای تنظیمات نامناسب سمعک فراتر از دشواری‌های ارتباطی است و می‌تواند منجر به کاهش کلی کیفیت زندگی شود. این پیامدها به‌ویژه در میان سالمندان بارزتر است، زیرا افت شنوایی نه تنها شایع است بلکه با خطر بالاتر ابتلا به زوال عقل یا تشدید آن نیز مرتبط است.
این مقاله به بررسی مقالات منتشر شده‌ای می‌پردازد که از رویکردهای یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی عملکرد تقویت سمعک‌ها استفاده می‌کنند. این رویکردها از روش‌های مختلف یادگیری ماشین، از جمله یادگیری ترجیحات سلسله‌مراتبی، حداکثرسازی انتظارات، رگرسیون خطی، یادگیری بیزی، شبکه‌های عصبی، یادگیری انتقالی، یادگیری تقویتی عمیق، یادگیری معکوس حداکثر احتمال، فرآیندهای گاوسی، باندیت چندبازوی رقیب و یادگیری فعال استفاده می‌کنند. استفاده از این روش‌های یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی عملکرد تقویت سمعک‌ها، توانسته است تجربه شنوایی کاربران آن‌ها را بهبود بخشد. علاوه بر این، این مرور همچنین شامل مقالاتی است که به‌طور صریح به یادگیری ماشین اشاره نمی‌کنند، اما اهمیت شخصی‌سازی در مراقبت‌های بهداشتی سمعک را همان‌طور که در مطالعات انجام شده در محیط‌های صوتی آزمایشگاهی یا واقعی تجزیه و تحلیل شده‌اند، مورد بررسی قرار می‌دهند.
تمرکز این مقاله بر روی رویکردهایی است که به ترجیحات کاربر در محیط‌های صوتی مختلف می‌پردازند. این مرور، چشم‌انداز فعلی رویکردهای یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی سمعک‌ها و استراتژی‌های امیدوارکننده‌ای را که می‌توانند به‌طور بالقوه روش فعلی تنظیم سمعک را تغییر دهند، بررسی می‌کند.
تکنیک‌های یادگیری ماشین در سمعک‌ها
تکنیک‌های یادگیری ماشین می‌توانند به‌طور کلی به سه دسته تقسیم شوند:
یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. هر دسته مزایای خاص خود را برای شخصی‌سازی تقویت سمعک‌ها ارائه می‌دهد.
1.یادگیری نظارت‌شده
یادگیری نظارت‌شده شامل آموزش مدل‌ها بر روی مجموعه‌های داده برچسب‌گذاری شده به منظور پیش‌بینی نتایج است. در زمینه سمعک‌ها، این می‌تواند شامل موارد زیر باشد:
- ادغام بازخورد کاربر: جمع‌آوری بازخورد کاربران در مورد کیفیت صدا و راحتی به منظور آموزش مدل‌هایی که تنظیمات تقویت بهینه را پیش‌بینی می‌کنند.
- استخراج ویژگی: استفاده از ویژگی‌های صوتی (مانند فرکانس، شدت و ویژگی‌های زمانی) برای تطبیق تنظیمات تقویت بر اساس ترجیحات کاربر.
2.یادگیری بدون نظارت
تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت می‌توانند الگوها را در داده‌ها بدون خروجی‌های برچسب‌گذاری شده شناسایی کنند. کاربردها در سمعک‌ها شامل موارد زیر است:
- خوشه‌بندی محیط‌های شنیداری: گروه‌بندی محیط‌های شنیداری مختلف (مانند آرام، پر سر و صدا، موسیقی) بر اساس ویژگی‌های صوتی به منظور بهینه‌سازی تنظیمات تقویت برای زمینه‌های مشابه.
- شناسایی ناهنجاری: شناسایی الگوهای صوتی غیرمعمول یا رفتار کاربر به منظور تنظیم پیشگیرانه تنظیمات تقویت.
3.یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی بر آموزش مدل‌ها برای تصمیم‌گیری بر اساس بازخورد از محیط تمرکز دارد. در سمعک‌ها، این می‌تواند به موارد زیر اعمال شود:
- تقویت تطبیقی: تنظیم مداوم تنظیمات تقویت بر اساس تعاملات واقعی کاربر و تغییرات محیطی، یادگیری موثرترین تنظیمات در طول زمان.
- تجربه شخصی‌سازی شده کاربر: توسعه سیستمی که از ترجیحات کاربر یاد می‌گیرد و برای ارائه تجربه شنیداری رضایت‌بخش‌تر سازگار می‌شود.
4. جمع‌آوری داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها
مدل‌های یادگیری ماشین مؤثر به داده‌های با کیفیت بالا وابسته هستند. روش‌های زیر معمولاً در سمعک‌ها استفاده می‌شوند:
- حسگرهای پوشیدنی: جمع‌آوری داده‌ها در مورد حرکات کاربر، سطوح نویز محیطی و الگوهای تعامل به منظور اطلاع‌رسانی تنظیمات تقویت.
- ترجیحات کاربر: جمع‌آوری بازخورد صریح کاربر در مورد ترجیحات کیفیت صدا از طریق نظرسنجی‌ها یا ورودی مستقیم از طریق برنامه‌های موبایل.
- تحلیل محیط آکوستیک: استفاده از میکروفن‌ها برای تحلیل ویژگی‌های آکوستیکی محیط اطراف به منظور انجام تنظیمات در زمان واقعی.
5. چالش‌ها در پیاده‌سازی یادگیری ماشین در سمعک‌ها
در حالی که پتانسیل یادگیری ماشین در سمعک‌ها قابل توجه است، چندین چالش باقی مانده است:
- حریم خصوصی داده‌ها: اطمینان از اینکه داده‌های کاربر به درستی جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند و با رضایت مناسب.
- پردازش در زمان واقعی: توسعه الگوریتم‌هایی که می‌توانند داده‌ها را پردازش کرده و تنظیمات را در زمان واقعی بدون تأخیر قابل توجه تنظیم کنند.
- پذیرش کاربر: تشویق کاربران به تعامل و اعتماد به سیستم‌های یادگیری ماشین، به ویژه کسانی که ممکن است نسبت به فناوری مقاومت داشته باشند.
6. جهت‌گیری‌های آینده
تحقیقات آینده باید بر روی موارد زیر تمرکز کند:
- ادغام داده‌های چندمدلی: ترکیب داده‌ها از منابع مختلف (مانند ورودی کاربر، حسگرهای محیطی و داده‌های فیزیولوژیکی) برای شخصی‌سازی جامع‌تر.
- طراحی کاربرمحور: توسعه رابط‌های کاربری آسان که امکان تعامل راحت با ویژگی‌های یادگیری ماشین را فراهم کند.
- مطالعات طولانی‌مدت: انجام مطالعات برای ارزیابی اثربخشی و سازگاری بلندمدت رویکردهای یادگیری ماشین در جمعیت‌های مختلف.
رویکردهای یادگیری ماشین یک مسیر امیدوارکننده برای شخصی‌سازی تقویت در سمعک‌ها ارائه می‌دهند. با استفاده از تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین، سمعک‌ها می‌توانند بهتر به نیازهای فردی کاربران سازگار شوند و رضایت و قابلیت استفاده کلی را افزایش دهند. تحقیقات و توسعه مداوم در این زمینه پتانسیل قابل توجهی برای بهبود کیفیت زندگی افراد با افت شنوایی دارد.