I ricercatori sviluppano un modello di riconoscimento del linguaggio umano con reti neurali profonde

Un gruppo di ricercatori della Germania sta esplorando un nuovo modello di riconoscimento del linguaggio umano basato sull’apprendimento automatico e sulle reti neurali profonde. Il nuovo modello potrebbe aiutare notevolmente a migliorare il riconoscimento del linguaggio umano.

Gli algoritmi per gli apparecchi acustici sono solitamente utilizzati per migliorare il riconoscimento del linguaggio umano e vengono valutati attraverso vari esperimenti che determinano il rapporto segnale/rumore al quale viene riconosciuto un certo numero di parole. Tuttavia, questi esperimenti sono spesso lunghi e costosi.

Il nuovo modello è stato descritto in una ricerca pubblicata su The Journal of the Acoustical Society of America.

Predizioni per gli ascoltatori con disabilità uditiva

Jana Roßbach è una delle autrici dell’Università Carl Von Ossietzky.

“La novità del nostro modello è che fornisce buone predizioni per gli ascoltatori con disabilità uditiva per tipi di rumore con complessità molto diversa e mostra sia errori bassi che alta correlazione con i dati misurati”, ha detto Roßbach.

Il team di ricercatori ha calcolato quante parole per frase un ascoltatore potrebbe capire attraverso il riconoscimento automatico del linguaggio (ASR). Gli strumenti di riconoscimento del linguaggio come Alexa e Siri si basano su questo ASR, che è ampiamente disponibile.

Lo studio e i risultati

Lo studio condotto dal team ha coinvolto otto persone con udito normale e 20 persone con disabilità uditiva. Gli ascoltatori sono stati esposti a molti rumori complessi che nascondevano il linguaggio, e gli ascoltatori con disabilità uditiva sono stati categorizzati in tre gruppi in base al loro livello di perdita di udito legata all’età.

Attraverso il nuovo modello, i ricercatori sono stati in grado di prevedere le prestazioni del riconoscimento del linguaggio umano degli ascoltatori con disabilità uditiva con gradi di perdita di udito diversi. Sono stati in grado di fare queste previsioni per vari tipi di rumore con complessità diverse nella modulazione temporale e quanto sono simili al linguaggio reale. Tutto ciò ha consentito a ogni persona di essere osservata e analizzata individualmente in relazione a possibili perdite di udito.

“Siamo stati più sorpresi che le previsioni funzionassero bene per tutti i tipi di rumore. Ci aspettavamo che il modello avesse problemi quando si utilizza un unico concorrente. Tuttavia, non è stato il caso”, ha detto Roßbach.

Poiché il modello si concentra sull’udito monoaurale, il team cercherà ora di creare un modello binaurale per l’udito con due orecchie. Dicono anche che il nuovo modello potrebbe essere utilizzato per prevedere lo sforzo di ascolto o la qualità del linguaggio.