Was kommt als Nächstes für AI Hörgeräte? Hören in Ihrer eigenen Freundesblase

Ich möchte in einer Blase leben. Nun ja, nicht die ganze Zeit. Aber wenn ich mit Freunden in einem überfüllten Restaurant bin, wäre es großartig, eine akustische Blase schaffen zu können, die unseren Tisch umgibt. Innerhalb der Blase könnten wir einander klar hören, weil alle Geräusche von außerhalb stummgeschaltet würden.

Ich würde meine Hörgeräte außerdem gern darauf trainieren können, bestimmte Geräusche wie die Stimme meiner Frau oder die Türklingel gezielt auszuwählen und zu priorisieren.

Blasen und gezieltes Hören sind keine Wunschvorstellung mehr. Sie existieren bereits, zumindest im Labor von Shyam Gollakota, PhD, und seinem bemerkenswerten Team an der University of Washington in Seattle. Diese revolutionären Technologien werden eines Tages in Ihren Hörgeräten sein, und dieser Tag könnte früher kommen, als Sie denken.

Dr. Stefan Launer, Sonova’s VP für Audiologie und Gesundheitsinnovation, nennt zwei wichtige Meilensteine in der Entwicklung von Hörgeräten. „Vor etwa 30 Jahren haben wir den großen Sprung von analog zu digital gemacht, und das öffnete eine neue Tür für Innovationen, die mit analoger Technik nicht möglich gewesen wären. Jetzt ist es dasselbe. Mit der Einführung von KI und tiefen neuronalen Netzwerken haben wir einen weiteren großen Sprung gemacht und können Innovationen vorantreiben.“

Die erste Welle der KI-Revolution ist jetzt da. Heute verwenden die meisten höherwertigen Hörgeräte tiefe neuronale Netzwerke (DNN), um Sprache in lauten Umgebungen zu identifizieren und herauszufiltern. Für alle Menschen mit Hörverlust ist das eine bemerkenswerte Technologie, die einen großen Schritt zur Lösung des „Cocktailparty-Problems“ darstellt.

„Diese DNN-Algorithmen sind wirklich fantastisch“, sagt Launer, „aber sie haben auch ihre Grenzen, weil sie das stärkste Sprachsignal herausfiltern. Mit anderen Worten: Sie verarbeiten tendenziell die lauteste Stimme, aber diese Stimme gehört möglicherweise nicht zu der Person, mit der Sie sprechen.“

In einem Raum voller konkurrierender Stimmen können KI und Ihr Gehirn Schwierigkeiten haben, den lauten Mann zu ignorieren, der 20 Fuß entfernt sitzt, damit Sie sich auf die Person konzentrieren können, mit der Sie sprechen. Aber was wäre, wenn Ihre Hörgeräte dieses Problem lösen könnten, indem sie eine Blase um Sie herum schaffen?

Hörblasen

Dr. Gollakota und sein Team haben Algorithmen entwickelt, die genau das können. Mithilfe mehrerer Mikrofone kann das DNN die Entfernung zur Quelle eines Geräuschs einschätzen. Wenn Sie beispielsweise eine Entfernung von 3 Metern wählen, werden alle Geräusche darüber hinaus stummgeschaltet. Nur die Geräusche innerhalb der Blase würden an Ihre Ohren weitergeleitet.

Bisher ist diese erstaunliche Technologie auf Gollakotas Labor beschränkt – und sie erfordert maßgefertigte Kopfhörer, Mikrofone und andere Hardware. Aber wird sie in Hörgeräten funktionieren? Gollakota antwortet lächelnd: „Ich möchte meiner eigenen Arbeit nicht zuvorkommen.“

Aber seien Sie versichert: Blasen kommen in Hörgeräte.

Wie Arthur C. Clarke berühmterweise sagte: „Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden.“ Und Blasen sind nicht die einzige Magie, die derzeit heraufbeschworen wird.

Gezieltes Hören

Diese aufkommenden KI-Systeme und DNNs sind trainierbar. Beispielsweise können sie auch darauf trainiert werden, bestimmte Geräusche zu identifizieren und herauszufiltern. Sie werden sie also darauf trainieren können, die von Ihnen ausgewählten Geräusche zu priorisieren. Das könnte die Stimme Ihres Kindes, ein Ofentimer, eine Autohupe oder praktisch jedes Geräusch sein, das Sie für wichtig halten.

„Der von uns vorgeschlagene Trick ist das, was wir ‚einmal schauen, um zu hören‘ nennen“, erklärt Gollakota. „Wenn ich mich auf Sie konzentrieren möchte, werde ich Sie im Grunde 3 Sekunden oder 5 Sekunden lang ansehen und Ihnen zuhören und dann einen Knopf an meinen Hörgeräten drücken.“

„Jetzt, da es weiß, wie Sie klingen, wird das neuronale Netzwerk einfach Ihre Stimme herausfiltern. Ich muss Sie nicht mehr ansehen. Es weiß, wie Sie klingen, auch wenn andere Menschen um Sie herum sprechen; es kann Ihnen einfach weiter zuhören und alle anderen ausblenden.“

Natürlich wäre das ein Segen für alle, die in der Kakophonie eines überfüllten Raums feststecken oder sich am anderen Ende des Hauses befinden, wenn die Türklingel läutet.

Launer nennt ein weiteres eindrucksvolles Beispiel dafür, was gezieltes Hören leisten kann. „Bei einem Kind mit einer Hörbeeinträchtigung könnte es darauf trainiert werden, die Stimme seiner Lehrkraft zu erkennen und hervorzuheben.“

Seien Sie Ihr eigener Audioingenieur

 Wer schon einmal bei einem Konzert war, hat wahrscheinlich einen Audioingenieur an seinem Mischpult gesehen, der eine Reihe von Schiebereglern bedient. Damit passt er die Lautstärke der Mikrofone der Band und verschiedener Instrumente an.

 Was wäre, wenn Sie in Ihrem Alltag dasselbe tun könnten? Und gewissermaßen Ihr eigener Audioingenieur würden? Das ist das Konzept, das in einer aktuellen Arbeit von Gollakota und seinem Team beschrieben wird. Es ist ein Konzept, das sie passenderweise „Aurchestra’ nennen.

„Es ermöglicht dem Nutzer eine präzise Lautstärkeregelung der einzelnen Geräusche seiner akustischen Umgebung. Nehmen wir an, Sie sitzen an einem Strand und möchten das Geräusch der Wellen hören. Aber ein Hund bellt, jemand spielt etwas zu laut Gitarre und Menschen unterhalten sich in der Nähe. Mit einer Smartphone-App können Sie die Lautstärke jedes dieser störenden Geräusche senken und die Lautstärke der Wellen erhöhen.“

 „Wir haben gezeigt, dass wir all dies in Echtzeit tun können.“

Semantisches Hören

Professor Gollakota und seine Kollegen prägten in ihrer wegweisenden Arbeit aus dem Jahr 2023, Semantic Hearing: Programming Acoustic Scenes with Binaural Hearables, den Begriff „semantisches Hören“, um diese aufkommende Technologie zu beschreiben. Das Wort semantisch wird als „die Bedeutung betreffend“ definiert. Es wurde gewählt, weil diese KI-Systeme auf der Bedeutung und Klassifizierung von Geräuschen basieren.