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聽覺作為人類感知手段之一，幾十年來一直是不少研究人員的重點領(lǐng)域。西交利物浦大學(xué)計算機科學(xué)與軟件工程系的Andrew Abel博士和他的團隊設(shè)計了一個新系統(tǒng)，他們在助聽器中加入了捕捉人說話時唇形特征的視覺信號，以提高助聽器的使用效果。他們的最新研究成果也在2018年IEEE計算智能研討會（IEEE-SSCI 2018）上進行發(fā)表。 Abel博士介紹說，很多傳統(tǒng)的助聽器都是通過放大患者接收不到的聲音頻率來達到助聽效果；有些助聽器內(nèi)安置了除噪音的算法，能夠降低對話之外的聲音音量；還有一些帶有定向麥克風(fēng)，能夠探測到來自某些特定方向的聲音。 “但是人們聊天的時候不僅僅是靠聲音來交流的?！盇bel博士說，“人們還會相互觀察面部表情、肢體語言，而且或多或少都會觀察對方的唇部動作。” 比如，當(dāng)人們聽到“ba”這個音節(jié)，但是看到的是“fa”這個音節(jié)的唇部動作，人們就會誤以為自己聽到的是“fa”甚至是“va”。（請看下面的視頻） “這被稱為‘麥格克效應(yīng)’?！?Abel博士解釋說，“大腦在同時接收到一個視覺信息和一個聽覺信息的時候，有可能視覺信息會覆蓋掉聽覺信息并造成視聽幻覺?！?這種現(xiàn)象充分展示了視覺信息在談話中的重要性。因此Abel博士和他的團隊一直在思考：如何才能開發(fā)出接收聲音以外信息的機器？如何讓這些機器像人類一樣去“聽”？ Abel博士在就職于蘇格蘭斯特靈大學(xué)時和Amir Hussain教授一起研究過助聽科技，他們嘗試把一個可穿戴的小型照相機連接到助聽器上，讓系統(tǒng)同時處理接收到的聽覺和視覺信息。在這些視覺信息中，會影響系統(tǒng)處理結(jié)果的是唇部動作、嘴巴張開或閉合、寬度及深度等唇形特征。 受到之前研究的啟發(fā)，Abel博士、西浦計算機系畢業(yè)生高成翔以及斯特靈大學(xué)研究人員聯(lián)合開發(fā)了一個新系統(tǒng)，專門記錄唇形特征信息并建立唇部的3D模型。 （上圖：西交利物浦大學(xué)研究人員開發(fā)的嘴部動作捕捉方法。） “這個3D模型可以用來確定說話時的音量和音調(diào)特征，這些特征有利于提高助聽器的降噪功能，也能運用于我們在研究的唇語讀取?！?Abel博士補充說。 他正在指導(dǎo)一項將唇讀科技運用于對外漢語教學(xué)的畢業(yè)設(shè)計，只要系統(tǒng)接收到正確的視覺和聽覺信號就可以區(qū)分不同的中文發(fā)音，這些信息會自動反饋給學(xué)習(xí)漢語的人。 “中文是一種聲調(diào)語言，發(fā)音和其他語言不太一樣，學(xué)好正確發(fā)音是有一定難度的?！?Abel博士研究的另一個領(lǐng)域是利用圖像識別技術(shù)來改善助聽器過濾噪音的效果。例如，攝像機可以識別出用戶所處的環(huán)境是安靜的辦公室還是喧鬧的酒吧，根據(jù)環(huán)境的不同可以采取不同的噪音過濾方法。 “在大腦處理聲音的時候，感知效應(yīng)是非常重要的一部分?！?Abel博士說。 比如人們會根據(jù)環(huán)境聲音的大小來調(diào)整自己的說話聲音，這被稱為“倫巴效應(yīng)”。此外，聽力正常的人在嘈雜的環(huán)境中也可以進行高效溝通，這是因為大腦自動忽略掉了其他人的說話聲音以及無關(guān)的環(huán)境音，這被稱為“雞尾酒會效應(yīng)”。 “目前我們無法將所有視覺信息整合到助聽器中，但是我們正在朝著‘感知型助聽器’這個方向努力。” Abel博士和他的同事希望能夠?qū)⒃~語識別和預(yù)判對話結(jié)合，同時整合環(huán)境識別及其他視覺信息處理手段，有一天能創(chuàng)造出能夠像人一樣“思考”的改進型助聽器。 “在我們理解并復(fù)制人耳處理聲音的過程時，我們不僅能改良助聽器科技，還學(xué)到了很多關(guān)于人類自身及人腦思維運作方式的知識?！彼f。 （記者：習(xí)丹義 翻譯：肖波強 編輯：胡秋辰） （圖片提供：西浦計算機科學(xué)和軟件工程系 其它圖片：Shutterstock）