2025 인공지능(AI)을 탑재한 보청기 : AI와 머신러닝을 활용한 기능 및 주요제품 비교

최근 보청기는 AI를 활용하여 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어난 다목적 장치를 개발하여 음성 향상, 소음 감소, 언어 번역, 피트니스 및 건강 지표 추적 등 다양한 기능을 제공합니다. 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

 

인공지능(AI)의 발전은 오늘날 사회에 혁신적인 영향을 미치고 있습니다. AI는 소셜 미디어 모니터링, 마케팅 챗봇, 자율주행 자동차 등 거의 모든 산업에 적용되고 있습니다. AI가 더욱 정교해짐에 따라 보청기에도 적용되고 있습니다.

AI, 머신 러닝, 활동 센서와 같은 자동 기능은 보청기 사용자가 소리를 경험하는 방식을 혁신하여 점점 더 개인화된 청취 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 글에서는 보청기에 사용되는 다양한 유형의 AI를 살펴보고, 각 보청기 모델과 그 특징, 그리고 AI가 사용자의 삶을 어떻게 풍요롭게 하는지, 그리고 앞으로 AI가 어떤 역할을 할 수 있을지에 대해 살펴봅니다.

 

AI란 무엇인가?

 

AI는 인간의 지능이 필요한 작업을 수행하도록 기계, 특히 컴퓨터 시스템을 개발하는 과학입니다. 시카고 소노바 그룹 산하 포낙 청각 연구 센터(PARC) 소장인 Kevin Seitz-Paquette은 "AI는 인간의 의사 결정을 모방하려는 모든 기술을 포괄하는 용어입니다."라고 말합니다.

 

[이미지] 케빈 사이츠-파켓, 시카고 소노바 그룹의 포낙 청각 연구 센터(PARC) 소장.

AI 알고리즘(문제 해결 또는 계산 수행에 사용되는 프로세스 또는 규칙 집합)은 기계가 패턴을 인식하고 의사 결정을 내리는 등의 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 시간이 지남에 따라 AI 기반 기계는 추가적인 재프로그래밍 없이도 데이터를 통해 학습하고 행동과 반응을 조정할 수 있습니다.

 

보청기에는 AI가 어떻게 사용될까?

 

Starkey의 최고기술책임자 겸 엔지니어링 부사장인 Achin Bhowmik은, "수년 동안 보청기는 소리 분류를 위해 머신러닝을 사용해 왔으며, 오늘날에도 여전히 이를 사용하고 있지만, 다르고 추가적인 방식으로 사용하고 있습니다."라고 설명합니다. 그는 이전에 머신러닝, AI, 고급 센서 이니셔티브를 담당하는 Intel의 지각 컴퓨팅 그룹 의 부사장 겸 총괄 책임자였습니다.

 

[이미지] Starkey의 Achin Bhowmik 박사의 2023 tinyML[머신러닝] 서밋의 기조연설

 

AI 기반 보청기는 소음 환경과 조용한 환경 모두에서 보청기에 혁명을 일으키고 있습니다 . Bhowmik은 디지털 보청기가일반적으로 "레스토랑 모드"나 "음악 모드"와 같이 다양한 청취 상황에 맞는 특정 모드를 제공한다고 설명합니다. 이러한 설정은 일반적인 설정이므로 모든 청취 환경에서 항상 최적으로 작동하는 것은 아닙니다. AI 보청기는 미리 설정된 프로그램을 사용하는 대신, 매일 듣는 수백만 개의 소리를 듣고 실시간으로 수백만 개의 미세 조정을 수행합니다.

 

[이미지] 인공지능과 머신러닝을 활용한 보청기 (왼쪽 하단부터 시계 방향으로) Oticon, Widex, Starkey, Signia, Phonak

AI는 다양한 청취 환경에서 사용자의 청력에 맞춰 조정하고 개선하는 방법을 학습하여 보청기를 향상시키고, 음성 인식 및이해도를 높이는 데 도움을 줍니다. 또한, 움직임 감지 센서와 같은 정보 센서를 사용하여 보청기의 지향성 마이크 및 증폭 매개변수 사용 방법을 신속하게 판단할 수 있습니다. AI 기반 보청기를 사용하면 주변 소음을 파악하는 데 소요되는 시간을 줄여 대화에 더욱 집중하고 소통 경험을 즐길 수 있습니다.

"AI는 미래적이고 다소 두려운 개념으로 들리지만, 새로운 개념은 아닙니다."라고 자이츠-파켓은 말합니다. "AI의 기반은1900년대 초에 시작되어 수십 년 동안 우리 일상생활에 깊이 자리 잡았습니다. 하지만 최근의 발전으로 AI는 실현 불가능한 환상에서 벗어나 현재와 미래 세대를 위한 실질적인 현실로 도약했으며, 오늘날 보청기 사용자들도 이 기술의 혜택을 누리고 있습니다."

 

보청기에서 AI의 장점을 이해하려면 먼저 AI 보청기에 사용되는 다양한 기술, 즉 머신러닝과 심층신경망(DNN)에 대해 알아보는 것이 좋습니다. 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

 

머신러닝

 

머신 러닝(ML)은 약 20년 동안 보청기에 적용되어 왔습니다. 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 방대한 데이터를 분류하고 의사 결정이나 예측을 내리는 AI의 한 유형입니다. 지속적인 학습과 문제 해결 능력에 중점을 둡니다. 보청기에 적용하면 머신 러닝은 보청기 사용자의 기기 조작(예: 조정)과 특정 환경에서 사용자가 원하는 청취 방식에 대한 선호도를 기반으로 정보를 수집하고 학습할 수 있습니다.

 

기존 보청기는 "레스토랑"과 같이 특정 사전 설정 프로그램을 사용하는데, 이는 중요한 소리와 배경 소음을 효과적으로 구분하지 못할 수 있습니다. AI 보청기는 사용자의 선호도에 맞춰 청취 환경을 맞춤 설정하고 개인화할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝 알고리즘은 사용자의 청취 환경을 기반으로 사용자에게 중요한 소리를 인식하고 우선순위를 정하며, 배경 소음을 걸러내는 방법을 학습합니다.

 

딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기술

 

보청기에 사용되는 심층 신경망(DNN) 기술의 목적은 인간의 뇌 기능을 모방하여, 특별한 프로그래밍 없이도 뇌가 소리에 반응하는 것처럼 소리에 반응하도록 하는 것입니다. DNN을 보청기에 적용하면, 보청기는 청력 손실이 없는 사용자의 뇌가 소리를 듣고 해석하는 방식을 모방할 수 있습니다. 간단히 말해, 보청기의 DNN은 더 높은 음질, 향상된 신호 대 잡음비(S NR), 더 나은 청취 편안함 및 어음 이해, 향상된 기억력, 그리고 사운드 부스의 프로그래밍/청각학 측면에서 점점 더 많은 작업을 제공하도록 설계되었습니다.

 

[이미지] 보청기의 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 기술

AI를 활용한 보청기

 

앞서 언급했듯이 보청기 제조업체들은 다양한 방식으로 AI를 활용하고 있습니다. 여기에서는 글로벌 유수의 보청기 제조업체들이 더욱 스마트한 AI 및 머신러닝 보청기를 통해 사용자와 청취 경험을 어떻게 향상시키고 있는지 살펴보겠습니다.

아래 표는이러한 AI 기반 보조 도구와 고유한 기능에 대한 간략한 요약을 제공합니다.

 

[표] AI 기반 처방 보청기 간략 비교. *BT LE 및 Auracast 지원 (펌웨어 업데이트 예정) **HearAdvisor Lab Tuned 점수 (전체 실험실 점수, 0~5점) ***HearingTracker 전체 점수 (전체 기능, 0~5점)

 

듀얼 칩 vs. 통합 DNN 칩 : 표에서 알 수 있듯이, 현재 보청기에서 DNN이 구현되는 방식은 두 가지입니다. 대부분의 보청기는 DNN 처리를 담당하는 하나의 통합 칩을 사용하는 반면, Phonak Sphere Infinio와 ReSound Vivia 보청기는 두개 의 칩을 사용하며, 추가된 칩은 거의 전적으로 DNN에 사용됩니다. 이로 인해 약간의 의견 차이가 발생했습니다. 듀얼 칩 제조업체는 "추가" 칩에 더 많은 DNN 처리 성능을 탑재할 수 있다고 주장하는 반면, 통합 칩 제조업체는 보청기가 더 빠르고, 더 작으며, 배터리 소모량이 더 적을 수 있다고 주장합니다. 어느 쪽이 다른 쪽보다 더 뛰어나다는 확실한 증거는 아직 없습니다. 위 표에 있는 모든 보청기는 탁월한 성능을 보입니다.

 

배터리 수명 및 DNN 부스트 모드 : 수십 년 동안 보청기 업계 엔지니어들은 배터리 수명 연장과 향상된 음향 처리 성능 사이에서 균형을 맞춰야 했습니다. Phonak Sphere, Starkey Edge AI, ReSound Vivia 등 일부 AI 보청기는 앱에서 활성화할 수 있는 특수 "AI 모드"를 제공합니다. 이 모드를 켜면 AI/DNN 처리 성능이 최대치로 작동합니다. 소음 속 어음 개선효과는 놀라울 수 있지만, 이러한 청력 향상 모드를 계속 사용하면 장시간 오디오 스트리밍과 마찬가지로 배터리 소모가 증가합니다. 이러한 모드를 몇 시간 이상 사용하고 싶지는 않겠지만, 장시간 사용하면 하루가 끝나기 전에 보청기를 재충전해야 할 수도 있습니다.

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보청기에서 AI를 활용하는 몇 가지 다른 현재 활용 사례

소음 속에서도 청력을 향상시키는 것 외에도, 보청기의 AI 기술은 여러 가지 다른 방식으로 사용자 경험을 풍부하게 합니다. 보청기가 AI를 활용하는 사례는 다음과 같습니다.

 

· 여러분에게 가장 중요한 목소리를 인식합니다.

보청기가 사랑하는 사람과 동료의 목소리를 포착하면 이를 우선순위로 지정하여 배경 소음보다 더 명확하게 들을 수 있도록 보장합니다.

 

·  청취 요구 파악

TV 프로그램을 정기적으로 시청하는 경우, 보청기는 해당 프로그램을 우선순위로 판단합니다. 즉, 시청하기 위해 자리에 앉으면 보청기가 자동으로 소리에 맞춰 조정하여 주변 소음 없이 TV에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

·  운동 목표 및 건강 추적

일부 AI 보청기는 한 걸음 더 나아가 전체적인 웰니스 및 피트니스 기능을 제공합니다. Healthables™라고 불리는 이 건강 추적 보청기에는 센서가 내장되어 있어 매일 걷는 걸음 수, 사회적 상호작용, 심지어 심박수까지 건강 상태를 추적할 수 있습니다. 수집된 데이터는 AI 알고리즘을 통해 분석되어 패턴과 추세를 파악하여 신체적, 정신적 건강을 지속적으로 관리하는 데 도움을 줍니다.

 

·  안면 마스크를 통해 말소리 듣기

보청기의 AI는 상대방의 목소리가 잘 들리지 않더라도 당신이 말하고 싶어 한다는 것을 인식합니다. 실시간으로 안면 마스크를 착용한 사람의 목소리를 우선적으로 처리하고 증폭하여 더욱 또렷하게 들을 수 있도록 도와줍니다.

 

 

AI 기능이 있는 보청기가 필요할까?

보청기 기술이 사용자의 청취 경험을 향상시키고 지속적으로 발전하고 있다는 것은 분명합니다. 하지만 모든 사람이 AI 기반 추가 기능이 필요하다고 느끼는 것은 아닙니다. 예를 들어, 혼자 살거나 사회생활을 거의 하지 않는 사람들은 배경 소음 속에서의 청취 향상 기능이 도움이 되지 않을 수 있습니다. 반면, 사회생활을 즐기거나 소통이나 배경 소음이 있는 직업이나 취미 생활을 하는 사람들에게는 AI 기반 기능이 청취 경험을 향상시킬 수 있습니다. 마찬가지로, 건강 모니터링 및 낙상 감지 기능이 필요하다고 생각하는 사람이 있는 반면, 이러한 기능이 보청기의 필수 기능으로 여겨지지 않는 사람도 있을 수 있습니다.

 

어떤 보청기가본인에게 가장 적합한지는 개인마다 다르므로, 청각 전문가나 보청기 전문가와 상담하는 것이 가장 좋습니다. 함께 보청기에서 원하는 바를 정확히 파악하고 본인에게 가장 적합한 보청기를 선택하세요.

 

보청기 AI에 대한 미래 예측

그렇다면 보청기 AI의 미래는 어떻게 될까요? ChatGPT나 유사한 AI 지원 웹사이트와 앱을 사용해 본 사람이라면 누구나 AI가 마법처럼 강력한 방식으로 구현될 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 예를 들어, Google Pixel 8 Pro는 이전에는고가의 스튜디오 소프트웨어에만 사용되었던 AI를 사용하여 이미지와 오디오를 조작할 수 있습니다. AI 지원 음성 인식식및 소음 분리 기능이 소음 환경에서의 음질과 음성 이해도를 지속적으로 향상시킬 것이라는 점은 거의 확실해 보입니다. 언젠가 보청기가 개별 음성(예: 배우자, 친구, 동료 등)을 인식하도록 "훈련"시키거나, 보청기가 이를 자동으로 인식하고 우선순위를 지정하는 날이 올 것이라고 생각합니다.

 

AI는 건강 및 피트니스 추적 과 센서의 발전으로 사용자의 감정 상태에 대한 더욱 광범위한 실시간 데이터를 제공하고 신체 기능에 대한 더 많은 정보를 제공 할 것으로 예상됩니다 . 하루 종일 착용할 수 있는 증폭 및 자막 기능이 있는 스마트 안경 또한 결국 AI를 활용하여 시각적 신호, 센서, 소리를 결합하여 청각 장애가 있는 사람들에게 더욱 큰 도움을 줄 수 있을것입니다.

 

Seitz-Paquette는 "AI는 청각학 분야에서 현재 우리가 보고 있는 것보다 훨씬 더 많은 것을 제공할 수 있습니다. AI는 보청기 신호 처리에 사용할 수 있는 추가적인 도구를 제공하여 최종 사용자의 청취 경험을 더욱 향상시킬 것입니다. 또한 AI는 보청기 피팅에 대한 새로운 접근 방식을 제시하여 청각 전문가가 환자에게 만족스러운 환경을 조성하는 데 도움을 줄 것입니다. 한 가지 확실한 것은 AI가 전문가가 제공하는 감정 지능과 환자를 돌보고 상담하는 데 있어 중요한 역할과 같은 고유한 인간적 요소를 결코 대체할 수 없다는 것입니다."라고 덧붙였습니다.

 

* 출처 : Hearing Traker

 

 

 

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