人工智能如何实现助听器双耳融合？

99ANYc3cd6 人工智能 2026-02-03 7

什么是“双耳融合”？

在理解AI如何赋能之前,我们首先要明白“双耳融合”这个基本概念。

双耳融合,也称为双耳整合，是我们大脑的一项核心功能，当我们用两只耳朵听声音时，大脑会自动接收来自左右两侧的信号，并将其融合成一个单一、连贯、有方向感的听觉体验。

这个过程主要包括以下几个方面：

声源定位: 大脑通过比较声音到达双耳的时间差和强度差，来判断声源来自哪个方向，声音从左边来，左耳会先听到且音量更大。
响度整合: 双耳聆听比单耳聆听更响、更清晰，这被称为双耳响度效应，大脑将两只耳朵接收到的声音能量相加，让我们感知到的整体响度更高。
信噪比提升: 在嘈杂环境中，大脑可以利用双耳信息来增强来自前方的语音信号，同时抑制来自侧后方的噪声，这被称为头部相关传输函数的利用，大脑就像一个智能的滤波器。
听觉连贯性与自然感: 双耳融合让我们听到的声音是平滑、自然的，而不是两个独立的、割裂的声音流。

传统助听器的局限： 传统的助听器，即使是双耳佩戴，也常常无法完美地模拟这种自然的双耳融合，它们各自独立处理声音，然后传送到大脑，大脑需要花费额外的精力去“重新整合”这两个不匹配的信号，导致听音费力、疲劳，尤其在复杂环境中效果不佳。

人工智能,特别是机器学习和深度学习，为解决传统助听器的局限提供了革命性的工具，AI让助听器从“被动放大器”进化为“主动智能处理器”，其核心在于数据驱动和实时决策。

以下是AI在双耳融合中的几个关键应用：

这是AI最核心的应用,在真实世界中，声音是混合在一起的——有你想听的语音，有背景音乐，有别人的交谈声，有空调噪音。

传统方式： 简单地通过方向性麦克风聚焦某个方向，但不够智能，容易“误伤”。
AI方式：
- 深度学习模型： 助听器内置的AI芯片可以实时分析声景，识别出不同的声音类别（如“语音”、“音乐”、“噪声”、“警报声”）。
- 动态双耳处理： 当AI识别出用户想听的语音时（通过用户的面部朝向、语音活动检测或手机App设置），它会：
  - 增强语音信号： 提升来自语音方向的声音增益。
  - 抑制噪声信号： 降低来自其他方向的噪声增益。
  - 双耳协同： 两只助听器协同工作，共享分析结果，共同确定最佳的信噪比，实现比单耳方向性麦克风更好的降噪效果。

每个人的听力损失都是独特的,左右耳的损失类型和程度可能完全不同，传统的助听器需要验配师手动调整，而AI可以做到动态、个性化的平衡。

AI方式：
- 实时分析： AI持续分析双耳输入信号的差异。
- 智能匹配： 它会动态调整左右耳的增益、压缩和音色，确保用户听到的声音是平衡、自然的，避免出现“一边重一边轻”的割裂感。
- 校验与学习： 一些高端助听器还能通过用户反馈（如通过手机App评分）或内置的生理传感器（如心率、加速度计）来判断用户的舒适度和满意度，并微调算法。

AI不仅能让声音“变清晰”，还能让声音“变真实”，重建丰富的空间感。

AI方式：
- 头部相关传输函数建模： AI可以学习和模拟HRTF，即声音如何绕过头部和耳朵到达耳道，这使得助听器能够更准确地重建声音的方位感，让用户知道声音是从哪里来的。
- 3D音效处理： 对于侧后方的声音，AI可以将其处理得更加自然，而不是简单地“抹掉”，从而保留环境的真实感和临场感，避免用户感觉像是在一个“寂静的隧道”里听声音。

AI最大的优势在于“学习”。

AI方式：
- 场景识别： 助听器可以识别用户所处的不同环境（如“安静室内”、“嘈杂餐厅”、“汽车”、“户外”），并自动切换到最优的双耳处理程序。
- 用户偏好学习： AI会记住用户在不同场景下的偏好，在餐厅里，用户可能更倾向于牺牲一些方向性来获得更响亮的声音，AI就会“这个偏好，下次在类似场景中自动应用。
- 生理数据结合： 结合用户的心率、压力水平等数据，AI可以判断用户是否处于疲劳状态，并自动调整设置，以提供更舒适的聆听体验。