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Signia: Pioneira em Machine Learning
2019-12-12

Signia: Pioneira em Machine Learning

A Inteligência Artificial, o Deep Learning e o Machine Learning são termos que ouviremos cada vez mais, inclusive nos aparelhos auditivos, que são dispositivos médicos para o tratamento da perda auditiva e do zumbido.

Talvez um computador nunca chegará a pensar como um cérebro humano mas a capacidade das máquinas em ver, entender e interagir está cada vez mais aprimorada e mudando nossas vidas.

A Inteligência Artificial, o Deep Learning e o Machine Learning são termos que ouviremos cada vez mais, inclusive nos aparelhos auditivos, que são dispositivos médicos para o tratamento da perda auditiva e do zumbido.

 

Desde 2006 a Signia emprega o conceito do Machine Learning em seus produtos, aprimorando a função automática desses aparelhos e, como resultado, proporcionando maior benefício e satisfação ao paciente. O recente sucesso OVP (Processamento Independente da Própria Voz) pode nos mostrar o que o futuro da inteligência artificial de aparelhos auditivos reserva.

 

O primeiro aparelho auditivo com inteligência artificial foi lançado há mais de 13 anos, em 2006, pela Siemens/ Signia com o modelo Centra. Esse aparelho auditivo possuía o ganho geral treinável por meio do controle de volume. O usuário ensinava ao aparelho qual seu volume preferido e, depois de uma ou duas semanas de uso, os aparelhos aprendiam sua preferência. Essa aprendizagem ocorria, também, nos diferentes programas, de modo que situações específicas também pudessem ser treinadas automaticamente. Esse recurso ganhou o nome de DataLearning.

 

Em 2008, foi lançada a primeira versão do Siemens/ Signia Pure, um aparelho auditivo receptor no canal, repleto de tecnologia. Inclusive com avanços significativos na Inteligência Artificial. O SoundLearning otimizou o ganho para os três diferentes níveis de entrada de som (sons fracos, médios e fortes) e em quatro bandas diferentes de frequência. Em outras palavras, nascia o aprendizado da compressão, independente da frequência e para diferentes níveis de entrada de som.

 

O avanço no Machine Laerning veio em 2010 quando a Siemens/ Signia lançou uma nova plataforma onde o SoundLearning não precisava mais modificar programas para obter o aprendizado em diferentes situações de escuta. Com o mapeamento de ambiente inteligente, os aparelhos auditivos foram capazes de aprender o ganho por compressão nos programas automáticos, sem que o usuário precise mexer em qualquer botão ou controle remoto. Os aparelhos da Siemens/ Signia fazem, desde então, ajustes de ganho automáticos para cada uma das seis situações de escuta consideradas as mais desafiadoras, dentre elas conversar dentro do carro, em ambientes ruidosos com múltiplos falantes, entre outras.

 

Em 2018 a Signia inovou mais uma vez e trouxe um algoritmo de Inteligência Artificial que leva apenas alguns segundos e sem precedentes. Os aparelhos auditivos são capazes de aprender a própria voz do usuário para que ela possa ser processada de forma independente e diferente dos demais sons ambientais e de fala. Esse algoritmo é chamado de OVP (Own Voice Processing) e é ativado por meio de um treinamento que leva cerca de 10 segundos. Os aparelhos auditivos Signia são capazes de detectar a fala do usuário e, mesmo que a voz esteja diferente, a detecção continua precisa porque ela é feita por meio do caminho percorrido entre a boca do usuário e os microfones dos aparelhos auditivos.

 

2006 – 1º aparelho auditivo com Inteligência Artificial (Centra). O aparelho da Siemens/ Signia aprendia o volume que o usuário mais gostava, independente do programa. Esse recurso foi chamado de DataLearning.

2008 – Lançado o SoundLearning que otimizou o ganho por diferentes níveis de entrada (sons fracos, médios e fortes), em quatro bandas de frequência.

2010 – Lançado o SoundLearning avançado que aprendia o ganho preferencial a partir do mapeamento acústico do ambiente, de forma totalmente automática.

2018 – 1º aparelho auditivo com OVP (Own Voice Processing), um processamento independente da própria voz do usuário e que aprende em até 10 segundos a voz do usuário.