2016年02月18日 星期四 23:57:08

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Industry | 產業 2019年 Vol. 68

情境感知環境消噪 聽損患者福音

賴穎暉開發首個AI降噪聰明電子耳

撰文/李林璦

陽明大學生物醫學工程學系助理教授賴穎暉以人工智慧為核心,開發情境感知噪音消除模型,幫助聽力受損患者提升電子耳的聆聽效益,經消噪後,平均可提升將近36%左右的語言理解力,該模型也在去年刊載於《Ear and Hearing》期刊中,是第一篇以人工智慧方式應用於電子耳上且證明有效的文章,且於去年獲得第15屆國家新創獎之學研新創獎。

 

產業_陽明2賴穎暉

陽明大學生醫工程學系助理教授賴穎暉(中)與中研院資訊科技創新研究中心曹昱博士(左)、振興醫院耳鼻喉部暨聽覺醫學中心力博宏主任(右),合作開發AI降躁人工電子耳。

 


 

據世界衛生組織(World Health Organization, WHO)統計,世界上超過5%的人口,即4.66億人患有聽力障礙,預計到了2050年,將上升至超過9億人口。

在全球,每年產生高達7,500億美元社會成本,包含衛生部門的成本、教育的成本、生產力的損失等。聽力的受損可能是由於遺傳,出生時的併發症、某些傳染性疾病、慢性耳部感染、或因使用特定藥物、暴露於過度的噪音以及衰老所引起。隨著3C產品的普及,WHO也估計有11億的年輕人因長期暴露於噪聲中,有聽力受損的風險。

目前依據聽力受損程度的不同,可建議使用助聽器或人工電子耳(人工耳蝸)作為聽覺輔具,而選用電子耳者,多為具有重度或極重度以上的聽損程度,且戴助聽器3~6個月以上無法得到助益者。

 

人工電子耳五感官輔具之王 「噪音」是門檻

陽明大學生物醫學工程學系助理教授賴穎暉說明,人工電子耳需要取得醫療器材許可證才可在台灣上市,屬於高風險的第三等級醫療器材,它必須植入電極到耳蝸裡面,透過外面的語音處理機將語音信號轉換成電訊號來刺激聽覺神經,進而幫助患者重新聽到聲音,一對電子耳的植入費用要價近百萬,目前我國僅18歲以下的聽損兒可接受健保補助。

人工電子耳也堪稱是五個感官輔具中最成功的一個產品,過去的研究證明,人工電子耳可幫助患者在安靜情況下從全聾提升到80%以上之語音理解力表現。但調查報告指出,多數的使用者對於現行的聽覺輔具效益仍認為還有進步的空間。

賴穎暉又指出,在各種聽覺輔具中,「噪音」一直是最難以跨越的門檻。

在週遭環境安靜的狀態下,人工電子耳可幫助患者重新聽懂語音,但只要環境中出現噪音干擾,人工電子耳的效用便明顯受到影響。有鑑於此,噪音的克服是聽覺輔具這3、40年來大家急欲解決的事。

 

深度學習情境感知 即時消除環境噪音

為了解決噪音問題,賴穎暉與振興醫院耳鼻喉部暨聽覺醫學中心力博宏主任、中央研究院資訊科技創新研究中心曹昱博士,共同開發「以情境感知為基礎之人工電子耳降噪系統」,利用深度學習為核心技術,訓練出一個具有情境感知的神經網路來即時消除環境中噪音,進而提升人工電子耳患者於噪音情況下之語音理解能力。

賴穎暉也將這深度學習的結構透過手機app予以實踐,進而透過此app與人工電子耳裝置進行連線。使用者於嘈雜環境中,藉由手機麥克風收音,接著透過類神經網絡分類器辨別噪音類型後,自動選取對應的消噪模型,並替換模型參數,將帶噪語音轉換成乾淨語音後,傳入人工電子耳中。

除了消噪外,亦具有客製化的噪音分類器及消噪模型,並且能在辯識到警示聲時,自動停止消噪並震動提醒使用者,讓使用者察覺當前發生之危險聲音,再自行選擇是否繼續消噪,達到保障使用者之安全。

賴穎暉也說明,神經網絡模型可以挑出最好的環境模型來刪除噪音,並保留需要的語音,該模型也在近期與振興醫院合作的臨床研究中證明了效果。當沒有採用噪音消除功能時,患者的平均理解力約落在25%左右(此表示聽100個字只能理解25個字左右)。但經過本團隊提出之情境感知消噪模型處理後,平均可達到將近61%的語言理解力(此表示聽100個字約能理解61個字左右)。

該模型也在去年刊載於《Ear and Hearing》期刊中,是第一篇以人工智慧方式應用於電子耳上且證明有效的文章,且於去年獲得第15屆國家新創獎之學研新創獎。

 

FDA法規將鬆綁 助聽市場擴大

賴穎暉表示,目前本團隊將其提出系統透過app予以實踐來作為人工電子耳前端處理單元,未來此app不一定只能跟人工電子耳配對,也可和其他聽覺或語音處理裝置配對使用。此外,本團隊也嘗試將AI語音處理模型做硬體晶片之整合研究,進而期望未來能讓使用者有更多型式的聽覺輔具可選擇。

美國食品藥品監督管理局(FDA)於2017年就被要求,要在3年內重新擬定一種非處方助聽器的法規,因此在今年6月,FDA表示,將於今年11月宣佈輕度至中度聽力受損者可不需醫師處方就購買到助聽器的法規,代表未來有望在唾手可得的通路中買到助聽設備,未來市場將更加擴大。

除了幫助聽損患者外,賴穎暉也進行多種人工智慧應用的研究,例如幫助構音異常患者(如中風、腦性麻痺)的溝通輔具,此一跨校整合計畫,陽明大學負責核心的AI演算法開發,並與中正大學晶片系統研究中心共同合作進行硬體電路之開發,未來期望能透過此系統將構音異常患者的語音轉換成正常語句以協助患者溝通。

另外,也以人工智慧為核心,開發影像處理用於黃斑部視網膜病變的偵測系統、與醫院合作嗓音治療輔具。賴穎暉研究團隊除了將人工智慧技術應用於醫學工程研究外,也將其AI技術進一步的應用於工業中,透過聲音來偵測掃描器是否發生卡紙,進而防止重要文件被大量損壞前即刻停止,其偵測準確率達99.6%。

 

>>本文刊登於《環球生技月刊》Vol. 68

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