過去数十年の間に、音声および音声認識技術は大きな進歩を遂げました。だがしかし
畳み込みニューラルネットワーク-アドホックJan Lekunによって1988年に提案され、効率的なパターン認識を目的とした人工ニューラルネットワークアーキテクチャは、ディープラーニングテクノロジーの一部です。
人間の聴覚は、耳のさまざまな部分に依存します。音は外耳道に入り、鼓膜に出会う。それに応じて振動し、内耳の骨に信号を送り、蝸牛の体液に波紋を作ります。この液体は、蝸牛の内側を覆う有毛細胞を混合します。有毛細胞の動きはイオンチャネルを刺激し、それが次に脳幹に送られる信号を生成します。ベルギーの研究者は、音を認識して同じ方法でデコードするように教えられている人工知能（AI）システムを作成しました。次に、システムを人体解剖学に基づくモデルに接続しました。彼らは自分たちのシステムを実用的なカタツムリモデルであるCoNNearと呼んだ。
テストは、システムが可能であることを示しました20 kHzのサンプリングされた音波を、現代の従来のシステムよりもはるかに早く、リアルタイムで蝸牛基底膜波形に変換します。 CoNNearは、現代の補聴器の2000倍の速さで蝸牛として機能します。研究者たちは、彼らの発見が、聴覚と音声認識が強化された新世代の人間の補聴器またはデバイスの基礎を築くと推測しています。
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