Cochlea-Implantate basierend auf Neurobiologie und Faltungs-Neuronalen Netzwerk wurden erstellt

Die Sprach- und Stimmerkennungstechnologie hat in den letzten Jahrzehnten große Fortschritte gemacht. Aber

Sie alle haben eines gemeinsam:Ungeachtet ihres Aussehens funktioniert keines davon in Echtzeit. Jedes basiert auf Hardware und Software, die das Gehörte verarbeitet. In einer neuen Studie vermuten Wissenschaftler, dass das Problem bei aktuellen Geräten in der Komplexität der durchzuführenden Berechnungen liegt. Um dieses Problem zu lösen, haben sie ein Modell entwickelt, das das Hören beim Menschen simuliert und auf der Kombination der besten Eigenschaften von Faltungs-Neuronalen Netzen mit der Computational Neuroscience basiert.

Faltungsneurales Netzwerk - ad hocDie von Jan Lekun 1988 vorgeschlagene künstliche neuronale Netzwerkarchitektur, die auf eine effiziente Mustererkennung abzielt, ist Teil der Deep-Learning-Technologien.

Das Hören beim Menschen hängt von verschiedenen Teilen des Ohrs ab.Schall tritt in den Gehörgang ein und trifft auf das Trommelfell. Es vibriert als Reaktion und sendet Signale an die Knochen im Innenohr, die Wellen in der Flüssigkeit in der Cochlea erzeugen. Diese Flüssigkeit mischt die Haarzellen, die die Cochlea auskleiden. Die Bewegung der Haarzellen stimuliert Ionenkanäle, die wiederum Signale erzeugen, die an den Hirnstamm gesendet werden. Forscher in Belgien haben ein System der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt, das gelernt hat, Schall zu erkennen und ihn dann auf die gleiche Weise zu dekodieren. Anschließend haben sie ihr System an ein Modell angeschlossen, das auf der menschlichen Anatomie basiert. Sie nannten ihr System CoNNear, ein funktionierendes Schneckenmodell.

Tests haben gezeigt, dass das System dazu in der Lage istWandeln Sie abgetastete Schallwellen mit 20 kHz in Echtzeit in Wellenformen der Cochlea-Basilarmembran um, weit vor modernen konventionellen Systemen. CoNNear fungiert 2000-mal schneller als moderne Hörgeräte als Cochlea. Die Forscher spekulieren, dass ihre Ergebnisse den Grundstein für eine neue Generation menschlicher Hörgeräte oder Geräte mit verbesserter Hör- und Spracherkennung legen werden.

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