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J-GLOBAL ID：202202282504965602   整理番号：22A1019304

OPRA-RS:自動音声認識とランダム探索に基づく補聴器フィッティング法【JST・京大機械翻訳】

OPRA-RS: A Hearing-Aid Fitting Method Based on Automatic Speech Recognition and Random Search

著者 (5件)： Goncalves Braz Libio (IRIT, CNRS, Universite Paul Sabatier, Toulouse, France) ,  Fontan Lionel (Archean LABS, Montauban, France) ,  Pinquier Julien (IRIT, CNRS, Universite Paul Sabatier, Toulouse, France) ,  Stone Michael A. (Manchester Centre for Audiology and Deafness, School of Health Sciences, University of Manchester, Manchester, United Kingdom) ,  Fuellgrabe Christian (School of Sport, Exercise and Health Sciences, Loughborough University, Loughborough, United Kingdom)
資料名： Frontiers in Neuroscience (Web)  (Frontiers in Neuroscience (Web))
巻： 16  ページ： 779048  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7087A  ISSN： 1662-453X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Hearing-aid(HA)処方規則(NAL-NL2,DSL-v5,CAM2)は,患者に対する初期HA設定(例えば,挿入利得,IGs)を定義するためにHAオーディオ学者により使用される。この初期フィッティングは,その後,各患者に対して個別に調整され,音声明瞭度および聴取快適性に関して臨床転帰を改善する。この微調整段階で,異なるHA設定に関連した利点を評価するために,患者を用いて音声-知能試験がしばしば行われる。これらの試験は時間のかかる傾向があり,それらに関する性能は,試験材料による疲労と親密性の患者のレベルに依存するので,限られた数のHA設定しか調査できない。その結果,患者には準最適フィッティングが用いられると思われる。最近の研究では,自動音声認識(ASR)が,年齢関連難聴(ARHL)患者の音声明瞭度に対するIGsの影響を予測するために使用できることを示した。本研究の目的は,IGs,圧縮閾値(CT)に加えて,このアプローチを最適化することであった。しかし,適合すべきパラメータ数の増加は,評価すべき構成の数に指数的に増加する。HA設定の数を制限するために,3つのランダム探索(RS)遺伝的アルゴリズムを用いた。ASRとRSを組み合わせた新しいHAフィッティング法を,「ASRとランダム探索に基づく目的処方規則」(OPRA-RS)と呼ぶ。最適HA設定を12のオーディオグラムに対して計算し,ARHL重症度の様々なレベルに対して典型的な平均および個々の聴力測定プロファイルを示し,関連するASR性能をCAM2によって推奨された設定で得られたものと比較した。各RSアルゴリズムを2回行い,その信頼性を評価した。すべてのRSアルゴリズムに対して,OPRA-RSで得られたASRスコアはCAM2と関連するそれらよりも有意に高かった。各RSアルゴリズムは,反復を通して類似の最適HA設定に収束した。しかし,最大ASR性能と処理コストに関してRSアルゴリズムの間に有意差が観察された。これらの有望な結果は,患者にとって潜在的音声-知的利点を有するHAの微調整のためのASRとRSアルゴリズムの使用への道を開く。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *音声認識 ,  最適化 ,  閾値 ,  信頼性 ,  難聴 ,  快適性 ,  聴力測定 ,  *補聴器 ,  オーディオ機器 ,  利得 ,  知能検査 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *自動音声認識 ,  重症度 ,  *ランダム探索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： ランダム探索(RS) ,  自動音声認識(ASR) ,  補聴器(HA) ,  処方規則 ,  加齢性難聴(ARHL) ,  挿入利得 ,  圧縮閾値

分類 (2件)： 生体代行装置  (EL04000N) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (32件)：

• American National Standards Institute (1997). American National Standard: Methods for Calculation of the Speech Intelligibility Index. New York, NY: American National Standards Institute.
• Blum C., Roli A. (2001). Metaheuristics in combinatorial optimization: overview and conceptual comparison. ACM Comput. Surveys 35, 268-308. doi: 10.1145/937503.937505
• Boothroyd A., Mackersie C. (2017). A “Goldilocks”problem approach to hearing-aid self-fitting: User interactions. Am. J. Audiol. 26, 430-435. doi: 10.1044/2017_AJA-16-0125
• Cambridge Enterprise (2014). CAM2B-v2 [Software]. Cambridge: Cambridge Enterprise. doi: 10.1044/2017_AJA-16-0125
• Cruickshanks K. J., Nondahl D. M., Fischer M. E., Schubert C. R., Tweed T. S. (2020). A novel method for classifying hearing impairment in epidemiological studies of aging: the Wisconsin Age-Related hearing impairment classification scale. Am. J. Audiol. 29, 59-67. doi: 10.1044/2019_AJA-19-00021

タイトルに関連する用語 (3件)： 自動音声認識 ,  ランダム探索 ,  補聴器フィッティング