소음상황에서 음성 명료도를 향상시키는 보청기 기술 (2)

소음상황에서 음성 명료도를 향상시키는 보청기 기술
Hearing Aid Technology to Improve Speech Intelligibility in Noise
- Joshua M. Alexander -

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방향성/지향성 마이크(Directional Microphones)

이전 서두에서 언급한 바와 같이, 감각신경성 난청과 관련된 주요 문제 중 하나는 감각 코드의 SNR의 감소입니다. 그 자체로 증폭한다고 해서 이 문제가 완화되지는 않을 것으로 보입니다. 이 문제를 해결하기 위한 검증된 기술 중 하나는 음향 신호가 달팽이관에 도달하기 전에 음향 신호의 SNR을 향상시키는 지향성 마이크입니다. 증폭 제어라는 주제에 따라 지향성 마이크는 관심 신호가 차지하지 않는 방향에서 도달하는 소리를 감쇠하여 SNR을 높입니다.

 

지향성 마이크가 제공하는 SNR 이점은 특정 조건에 따라 결정됩니다. 음성 소스는 (1) 소음 소스와 공간적으로 분리되어야 합니다. (2) 지향성 마이크에 의해 감쇠되지 않는 방향, 일반적으로 사용자 앞에 위치합니다. (3) 사용자와 비교적 가깝습니다. 당연히 이러한 조건이 사용자의 청취 환경에서 항상 충족되는 것은 아닙니다. 따라서 항상 방향성의 이점이 있는 것은 아닙니다.

 

앞서 언급한 조건, 청취 환경 및 사용자의 청취 의도에 따라 사용자는 종종 모든 방향에서 도달하는 소리를 인식하기를 원합니다. 이러한 인식을 통해 사용자는 자신의 시야에 없는 사람이 주의를 기울이고 있는지 들을 수 있습니다. 또한 "서라운드 사운드"가 제공하는 향상된 환경 경계를 통해 심리적 편안함을 증진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

양방향 모드는 사용자가 환경 인식과 향상된 SNR의 이점을 모두 누릴 수 있는 청취 환경을 위해 설계되었습니다. 이 모드는 사용자 뒤에 도달하는 소음이 특정 수준 임계값을 초과할 때 트리거됩니다. 연설이 있을 수 있지만 사용자 앞에서만 그런 것은 아닙니다. 하나의 보청기는 방향성 반응을 가지고 있습니다. 선택되는 측면은 음성 및 소음의 상대적 위치에 따라 다릅니다. 다른 보청기는 머리의 반대쪽에서 도달하는 소리에 대한 민감도에 대한 머리 그림자의 영향을 보상하기 위해 특별히 설계된 전방향 모드를 가지고 있습니다.

 

또 다른 양방향 모드는 음성이 정면에서만 감지되는 시끄러운 청취 환경을 위해 설계되었습니다. 이 경우 가중치 바이노럴 빔포머가 사용됩니다. 소음이 분산된 청취 환경에서 빔포밍 알고리즘은 두 보청기의 마이크 입력에 동일한 가중치를 부여합니다. 그러나 한쪽 또는 다른 쪽에서 더 많은 노이즈가 있는 청취 환경에서 알고리즘은 노이즈가 더 많은 쪽보다 노이즈가 적은쪽에 더 큰 가중치를 할당하여 헤드 섀도우를 활용합니다.

 

노이즈 감소(Noise Reduction)

소음 감소에 대해 구체적으로 설명하는 두 기사 중 첫 번째 기사는 대부분의 지향성 마이크가 작동하는 방식으로 인해 악화되는 바람 소음이라는 문제와 관련이 있습니다. 보청기 사용자가 직면한 다른 모든 문제와 비교할 때 겉보기에는 무해하지만, 바람 소리는 명료도와 듣기 편안함에 미치는 영향으로 인해 야외에서 보청기의 사용성을 크게 감소시킬 수 있습니다.

 

방향 마이크는 바람소음의 부작용을 증가시킵니다. 방향 마이크는 리어 마이크의 출력을 지연시키고, 프론트 마이크의 출력에서 출력을 뺍니다. 두개의 마이크에서 소리의 상관관계가 높거나 위상이 같을수록 취소가 더 효과적입니다. 낮은 주파수는 파장이 길어서 두 마이크에서 위상이 더 높아져 레벨이 현저히 떨어집니다. 이 저주파 롤오프를 보상하기 위해 방향 마이크로폰에는 종종 저주파를 증폭시키는 이퀄라이제이션 필터가 있는 경우가 많습니다. 바람은 각 마이크에서 무작위(비상관) 압력 변동을 일으키기 때문에, 두 마이크의 출력을 빼는 대신 더해집니다. 더욱이 가정된 저주파 롤오프가 없기 때문에 평준화 필터는 저주파 바람 소음을 더욱 강하게 만듭니다.

 

인공기능(Artificial Intelligence)

AI는 러닝 머신과 두 가지 하위 필드, 베이지안 최적화 및 딥 러닝을 포함하여 많은 방법과 프로세스를 포함하는 비교적 광범위한 용어입니다. 컴퓨팅 성능, 지식 및 인식이 향상되면서 AI가 일상 생활의 여러 측면에 침투할 수 있게 되었으며 보청기도 예외는 아닙니다. 

 

예를 들어 AI는 분류 시스템, 바람 소리 감소 알고리즘 및 사후 필터링 알고리즘의 개발을 포함한 시스템 설계에 사용됩니다. 또한, 이제 보청기와 스마트폰에 AI 기반의 사용자 시작 응용 프로그램이 탑재되어 있습니다. AI는 심지어 기존 알고리즘을 개선하고 보청기 설계에 대한 결정을 알리는 데 도움이 될 수 있는 패턴을 찾기 위해 대규모 데이터 세트에서 사용되고 있습니다. 마지막으로, AI는 임베디드 센서와 함께 자동 낙상 감지 및 건강 모니터링)과 같은 전반적인 건강 증진에서 보청기의 역할을 확장하고 있습니다.

 

결론(Conclusion)

이 기사에서 다루는 주제는 보청기 산업에서 일반적으로 그리고 구체적으로 사용되는 기술을 나타내기 위해 선택되었습니다. 그러나 이 주제에는 보청기 사용자가 소음 속에서 말을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 모든 기술이 포함되어 있지 않습니다. 예를 들어 원격 마이크와 스마트폰 응용 프로그램을 포함한 무선 기술은 간략하게 설명 하였습니다.

 

끝으로, 현재 소음에서 어음 명료도를 개선하기 위해 사용할 수 있는 모든 기술과 현재 개발 중인 기술로 볼 때, 지금이 보청기를 개발, 연구, 맞춤 및 사용하기에 흥미진진한 시기임이 분명합니다.

 

-  참조(Reference) :

• 1 Alexander JM, Masterson K. Effects of WDRC release time and number of channels on output SNR and speech recognition. Ear Hear 2015; 36 (02) e35-e49

- 원문출처 : Thieme

https://www.thieme-connect.de/products/ejournals/html/10.1055/s-0041-1735174#FI00889-1

 

 

 

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