Слуховые аппараты с ИИ: что меняют новые технологии

Разговор нескольких людей в кафе, шум транспорта за окном, музыка в магазине или одновременно работающий телевизор — именно в таких условиях человеку со сниженным слухом часто особенно трудно понимать речь. Современные слуховые аппараты пытаются решать эту задачу не только с помощью традиционного усиления звука. Всё чаще в них используются алгоритмы машинного обучения и нейронные сети.

Производители обычно объединяют такие технологии под привычным обозначением «искусственный интеллект». За ним могут скрываться разные функции: распознавание акустической обстановки, определение речи и фонового шума, управление направленностью микрофонов или обработка отдельных звуковых потоков.

Исследования последних лет показывают, что некоторые из этих решений действительно способны облегчить восприятие речи. Однако возможности ИИ в слуховых аппаратах не стоит переоценивать: технология не возвращает нормальный слух и не отменяет индивидуальный подбор и настройку устройства.

Почему обычного усиления звука недостаточно

Одна из главных задач слухового аппарата — сделать полезный сигнал доступнее для человека со сниженным слухом. Но простое увеличение громкости не всегда помогает.

Если одновременно звучат голос собеседника, музыка, разговоры за соседними столиками и шум посуды, усилить можно сразу всё. Речь при этом необязательно станет понятнее.

Поэтому современные устройства анализируют акустическую обстановку и пытаются определить, какие звуки относятся к речи, а какие преимущественно являются фоном. Для этого могут применяться алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети.

Систематический обзор исследований, опубликованный в 2026 году, показал, что машинное обучение всё активнее применяется для классификации речи и шума в слуховых аппаратах. Алгоритмы могут распознавать различные акустические ситуации и на основании этого менять обработку сигнала.

Нейросети учатся отделять речь от шума

Особый интерес исследователей вызывает использование глубоких нейронных сетей — DNN. Такие системы обучаются на большом количестве звуковых примеров и постепенно учатся различать особенности речи и окружающего шума.

В одном из исследований 2026 года экспериментальную систему Spatial AI сравнили с пятью современными слуховыми аппаратами. В испытании участвовали 20 взрослых с двусторонней нейросенсорной тугоухостью лёгкой, умеренной или умеренно тяжёлой степени.

Участники слушали записи ситуаций, в которых одновременно разговаривали несколько человек. Звуковые сцены воспроизводились через компьютер и наушники, поэтому речь шла о контролируемом эксперименте, а не о повседневном использовании устройств.

Тем не менее результат оказался заметным: экспериментальная система была предпочтительнее в 99 из 100 сравнений, ещё в одном случае была зафиксирована ничья.

Среднее улучшение отношения сигнал/шум по сравнению с условиями без слухового аппарата составило 12,2 дБ. У сравниваемых устройств этот показатель находился примерно в диапазоне от 3 до 5,9 дБ.

Важно учитывать ограничение: исследование было небольшим и проводилось в лабораторных условиях. Поэтому его результаты нельзя автоматически переносить на любого пользователя и любую реальную ситуацию.

Направленные микрофоны работают вместе с ИИ

Нейросетевое шумоподавление — лишь одна часть современной обработки звука. Большое значение имеют и направленные микрофоны.

Их задача заключается в том, чтобы увеличить чувствительность устройства к звуку, поступающему с определённого направления, и уменьшить влияние помех с других сторон. Например, при разговоре лицом к лицу система может сильнее выделять голос человека, находящегося перед пользователем.

В другом исследовании 2026 года с участием 20 взрослых сравнивали различные сочетания направленной обработки и шумоподавления. Лучшие результаты по распознаванию речи, качеству звучания и субъективным усилиям при слушании показала комбинация направленной обработки с DNN-шумоподавлением.

При этом эффективность подобных систем зависит от ситуации. Собеседник не всегда находится перед человеком, люди поворачивают голову, перемещаются, разговаривают одновременно. Поэтому универсального режима, одинаково хорошо работающего во всех условиях, пока не существует.

Что происходит с восприятием речи

Исследователи пытаются оценивать не только субъективное впечатление пользователей, но и то, меняется ли обработка речевого сигнала нервной системой.

В исследовании с участием 17 пожилых людей с нейросенсорной тугоухостью использовали электроэнцефалографию. Учёные оценивали нейрофизиологические показатели различения речи на фоне шума при использовании глубокого нейросетевого шумоподавления.

Полученные результаты показали улучшение ряда показателей, связанных с распознаванием речевых сигналов в шумной среде. Однако и здесь выборка была небольшой, поэтому такие данные требуют дальнейшего подтверждения в более крупных исследованиях.

Полностью убрать окружающий мир нельзя

Кажется логичным: чем сильнее слуховой аппарат подавит посторонние звуки, тем легче будет услышать собеседника. На практике всё сложнее.

Окружающие звуки необходимы человеку для ориентации. Шум приближающегося автомобиля, голос человека сбоку, сигнал транспорта или другие предупреждающие звуки могут иметь не меньшее значение, чем речь собеседника.

Кроме того, направление интересующего голоса постоянно меняется. Если система будет слишком агрессивно подавлять всё, что находится вне выбранной зоны, пользователь может потерять часть важной звуковой информации.

Поэтому одно из направлений современных исследований — не просто удаление шума, а разделение звуковых источников с сохранением пространственной информации. Задача заключается в том, чтобы облегчить восприятие нужной речи, не превращая окружающую акустическую картину в искусственную тишину.

Не каждый «ИИ» означает одно и то же

Слова «искусственный интеллект» всё чаще появляются в описаниях слуховых аппаратов, однако сами по себе они мало говорят о возможностях конкретного устройства.

В одном аппарате алгоритмы могут автоматически определять тип акустической обстановки и переключать программу. В другом нейросеть участвует непосредственно в обработке речи и фонового шума. В третьем интеллектуальные функции преимущественно помогают адаптировать настройки к привычкам пользователя.

Поэтому сравнивать слуховые аппараты только по наличию маркировки AI или ИИ некорректно. Гораздо важнее понимать, какую именно задачу выполняет алгоритм и насколько эта функция полезна конкретному человеку.

Настройка специалистом остаётся необходимой

Даже самый современный алгоритм не делает слуховой аппарат универсальным.

Результат зависит от характера и степени снижения слуха, особенностей разборчивости речи, образа жизни человека, ситуаций, в которых ему особенно важно слышать, а также от правильности настройки устройства.

Одному человеку необходимо лучше понимать речь коллег на совещаниях, другому — разговаривать с близкими дома, третьему — ориентироваться в насыщенной звуками городской среде. Один и тот же автоматический режим не обязательно одинаково хорошо решит все эти задачи.

Поэтому технологии искусственного интеллекта следует рассматривать как дополнительный инструмент. Они способны сделать обработку звука более гибкой и в некоторых условиях заметно улучшить восприятие речи, особенно на фоне шума. Но подобрать слуховой аппарат и настроить его с учётом конкретной потери слуха по-прежнему должен специалист.

Исследования показывают, что нейросетевые технологии в слухопротезировании уже вышли за пределы одной лишь рекламной терминологии. При этом небольшие выборки и лабораторные условия многих экспериментов пока не позволяют говорить о решённой проблеме.

Главное изменение состоит скорее в другом: слуховой аппарат постепенно превращается из устройства, которое преимущественно усиливает звук, в систему, способную анализировать акустическую обстановку и по-разному обрабатывать отдельные её элементы.

Источники

PubMed — систематический обзор применения машинного обучения для классификации речи и шума в слуховых аппаратах, 2026; исследование Spatial AI и современных слуховых аппаратов, 2026; исследование DNN-шумоподавления и направленной обработки, 2026; исследование нейрофизиологических эффектов DNN-шумоподавления у людей с нейросенсорной тугоухостью; исследования направленной и пространственной обработки звука в слуховых аппаратах.