Künstliche Intelligenz in Hörsystemen: Unterschied zwischen den Versionen
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Dabei können beispielsweise Sprache, Hintergrundgeräusche, Musik, Wind oder andere typische Hörsituationen unterschieden werden. Das Hörsystem kann daraufhin geeignete Signalverarbeitungsstrategien auswählen, um beispielsweise das Sprachverstehen zu unterstützen oder störende Geräusche zu reduzieren. | |||
== Definition von KI == | |||
KI – Künstliche Intelligenz – bezeichnet Verfahren, mit denen Computersysteme Aufgaben ausführen können, für die typischerweise menschliche Fähigkeiten wie das Erkennen von Mustern, Klassifizieren von Informationen oder das Treffen von Entscheidungen benötigt werden<ref name="ki_begriff_informatik" />. | |||
Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen anhand von Daten trainiert, um beispielsweise Muster in akustischen Signalen zu erkennen. Das trainierte Modell kann anschließend neue Eingangssignale analysieren und daraus eine Entscheidung oder Klassifikation ableiten. | |||
KI muss dabei nicht bedeuten, dass ein Hörsystem während der Nutzung selbstständig weiterlernt. In vielen Hörsystemen wird ein zuvor trainiertes Modell verwendet, das während des Hörens die akustische Umgebung analysiert und daraus passende Signalverarbeitungsstrategien auswählt<ref name="ki_menschliches_denken" />. | |||
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Version vom 29. Juli 2026, 13:20 Uhr
KI in Hörsystemen (insbesondere in CI-Prozessoren und Hörgeräten) bezeichnet den Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zur Analyse von Schall und Hörsituationen. Ziel ist es, unterschiedliche akustische Umgebungen zu erkennen und die Signalverarbeitung des Hörsystems automatisch an die jeweilige Situation anzupassen.
Dabei können beispielsweise Sprache, Hintergrundgeräusche, Musik, Wind oder andere typische Hörsituationen unterschieden werden. Das Hörsystem kann daraufhin geeignete Signalverarbeitungsstrategien auswählen, um beispielsweise das Sprachverstehen zu unterstützen oder störende Geräusche zu reduzieren.
Definition von KI
KI – Künstliche Intelligenz – bezeichnet Verfahren, mit denen Computersysteme Aufgaben ausführen können, für die typischerweise menschliche Fähigkeiten wie das Erkennen von Mustern, Klassifizieren von Informationen oder das Treffen von Entscheidungen benötigt werden[1].
Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen anhand von Daten trainiert, um beispielsweise Muster in akustischen Signalen zu erkennen. Das trainierte Modell kann anschließend neue Eingangssignale analysieren und daraus eine Entscheidung oder Klassifikation ableiten.
KI muss dabei nicht bedeuten, dass ein Hörsystem während der Nutzung selbstständig weiterlernt. In vielen Hörsystemen wird ein zuvor trainiertes Modell verwendet, das während des Hörens die akustische Umgebung analysiert und daraus passende Signalverarbeitungsstrategien auswählt[2].
Aktueller Stand
Derzeit (Stand 3/2026) nutzen Hörsysteme wie Hörgeräte oder CI-Prozessoren (auch Audioprozessor oder Soundprozessor genannt) verschiedene Technologien, um das Hören und Verstehen zu verbessern, vor allem in schwierigeren Hörsituationen. Dabei setzen die Hersteller beispielsweise auf die Verwendung von mehreren Mikrofonen, um das Hören und Verstehen im Störschall, also in geräuschvollen Umgebungen, zu verbessern.[3] Auch andere Störgeräusche, wie Windgeräusche[4] und plötzliche Schallereignisse müssen erkannt und entsprechend verarbeitet werden[5]. Dazu gehört beispielsweise Impulsschall, also ein Schallereignis von sehr kurzer Dauer, das sich durch eine plötzliche, kurzzeitige Schalldruckspitze auszeichnet.
Im Bereich Gehörschutz wird Impulsschall gemindert und das Gehör so vor lauten Geräuschen geschützt, während normale Umgebungsgeräusche weiterhin verständlich sind. Dem wird durch die Anwendung verschiedener Signalverarbeitungsstrategien begegnet, dabei hilft auch die seit einigen Jahren weitgehende Digitalisierung, die erhöhte Rechenleistung und eine Situationserkennung der Umgebung, in der sich das Hörsystem gerade befindet.[6]
Ausblick
Der Einsatz von KI (Künstlicher Intelligenz) ist dort sinnvoll, wo sich das Hörsystem auf verschiedenste Hörsituationen einstellen soll. Da dies mit einem hohen Rechenaufwand verbunden ist, den derzeit (Stand 3/2026) kein Hörsystem leisten kann, werden von den Hörsystemherstellern verschiedene Signalverarbeitungsstrategien angewendet. Diese werden jedoch zuvor mittels KI ermittelt und anschließend im Hörsystem gespeichert. Darauf greift das Hörsystem während des Hörens zu und sucht sich gewissermaßen die möglichst optimale Einstellung heraus.[7]
Um die KI bestmöglich zu nutzen, muss ein autonomer KI-Algorithmus in das Hörsystem hinterlegt werden, der in Echtzeit eine Auswertung der Hörsituation vornimmt und unmittelbar darauf das Hörsystem anpasst.[7] Die Frage ist, wie das Hörsystem dies praktisch in das Hörerlebnis umsetzt und ob das für den Anwender bequem und damit praxisnah ist. Dazu gilt es, Hürden zu überwinden:
- Rechenaufwand
- entsprechender Strombedarf
- Aufwand, die KI des Hörsystems jeweils auf einem aktuellen Stand zu halten.
Die KI im Hörsystem soll selbst aus den Hörsituationen entsprechende Schlüsse ziehen und dabei hinzu lernen.
In weiterer Zukunft werden sogenannte selbstlernende Deep Neural Networks (DNN, tiefe neuronale Netze) zum Einsatz kommen. Dabei können beispielsweise einzelne Stimmen aus Umgebungsgeräuschen gefiltert werden und dann herabgesenkt oder ganz ausgeblendet werden.[8]
Die Hörsystemhersteller arbeiten auch daran, Dolmetscherdienste oder die Erzeugung von Untertiteln (in Verbindung mit einem Smartphone) mit einer entsprechenden KI im Hörsystem zu verarbeiten.[9]
Weblinks
Weitere Infos über die Künstliche Intelligenz:
Einzelnachweise
- ↑ Stuart J. Russell, Peter Norvig: Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz., Berkeley 2004; Pearson Studium; ISBN 3-8273-7089-2; (englisch Artificial Intelligence: A Modern Approach)
- ↑ IBM: Was ist künstliche Intelligenz (KI)?, letzter Abruf: 2026-03-19
- ↑ Ricketts T. A. (2001). Directional hearing AIDS. Trends in amplification, 5(4), 139–176. https://doi.org/10.1177/108471380100500401
- ↑ Korhonen P. et al., National Institutes of Health (PMC): Wind Noise Management in Hearing Aids, letzter Abruf: 2026-03-19
- ↑ Dyballa, K. H., Hehrmann, P., Hamacher, V., Lenarz, T., & Buechner, A. (2016). Transient Noise Reduction in Cochlear Implant Users: a Multi-Band Approach. Audiology research, 6(2), 154. https://doi.org/10.4081/audiores.2016.154
- ↑ Harbert C. et al., GMS Zeitschrift für Audiologie: Digital assistants for hearing aid wearers based on cloud computing and acoustic scene classification, letzter Abruf: 2026-03-19
- ↑ 7,0 7,1 Joshua M. Alexander, PhD, CCC-A: 20Q with Gus Mueller: Artificial Intelligence in Hearing Aids - HatGPT, letzter Abruf: 2026-03-25
- ↑ Bentsen T. et al.: Deep neural network-based speech enhancement for cochlear implants, letzter Abruf: 2026-03-19
- ↑ Connect Hearing Australia: Modern Apps and AI Tools Empowering Hearing Access in Daily Life, letzter Abruf: 2026-03-19
Referenzfehler: Das in <references> definierte <ref>-Element mit dem Namen „selbstoptimierende_ki“ wird im vorausgehenden Text nicht verwendet.
