Basándonos en nuestra filosofía Organic Hearing™, diseñamos la IA para ayudar al cerebro, haciendo que la audición suene y se sienta natural, permitiendo al usuario mantener el control y mejorando la comunicación diaria sin tomar el control.
Laurel Christensen,
Doctora, directora de audiología, GN Hearing
GN se enorgullece de estar a la vanguardia de la tecnología auditiva basada en la inteligencia artificial, reconocida por el sector por nuestro uso de la IA en audífonos, diseñados para empoderar a los usuarios de audífonos.
Los audífonos con IA combinan un procesamiento rápido basado en reglas (volumen, control de retroalimentación, direccionalidad) con modelos de aprendizaje automático adaptativos, como las redes neuronales profundas (DNN). Vea este breve vídeo para descubrir cómo funcionan los audífonos con IA.
La IA permite que los audífonos clasifiquen y se adapten automáticamente a diferentes entornos auditivos. En las funciones de gestión del ruido, la IA ayuda a separar el habla del ruido de fondo, mejorando la claridad y reduciendo el esfuerzo auditivo.
Andrew Dittberner,
Director científico, GN Advanced Science
Las redes neuronales profundas son increíbles. Haga clic en los recuadros siguientes para descubrir más datos y detalles sobre cómo utilizamos las DNN en nuestros audífonos con IA para separar el habla del ruido complejo, el principal reto para los usuarios de audífonos.
Permítanos guiarle a través de nuestra última tecnología y funciones de audífonos con IA, y obtener consejos sobre cómo explicar y recomendar las ventajas de los audífonos con IA a sus clientes.
Laurel Christensen,
Doctora, directora de audiología, GN Hearing
Nuestro enfoque respecto a la IA consiste en empoderar al profesional de la audición y al usuario de audífonos, no en sustituirlos. Este sigue siendo nuestro motor cuando innovamos con IA y es fundamental para nuestras creencias.
No, nuestras soluciones auditivas no graban nada de lo que el usuario del audífono oye o dice.
Nuestras soluciones almacenan el comportamiento de los audífonos a lo largo del tiempo, pero no aprenden de las preferencias del usuario final. Los audioprotesistas pueden acceder a esta información a través de la función de registro de datos del software de adaptación, que se puede activar o desactivar en cualquier momento. Los audífonos no se ajustan automáticamente en función de las preferencias del usuario final. Creemos en el empoderamiento del usuario final, por lo que este tiene la opción de ajustar sus propias soluciones e incluso almacenar sus ajustes favoritos en nuestra aplicación.
No, nos tomamos muy en serio la privacidad y nos aseguramos de cumplir con todas las normativas y regulaciones requeridas, tanto a nivel nacional como internacional. Para obtener más información, póngase en contacto con nosotros.
Cuando se tiene en cuenta la IA y las funciones del audífono, todo el procesamiento se realiza dentro del dispositivo. Por ejemplo, la DNN tiene su propio chip dedicado y la propia DNN se entrena en un laboratorio. Las DNN pueden consumir mucha energía, pero hemos diseñado la nuestra para que sea la más eficiente del sector, lo que garantiza un día completo de batería.
A partir de estudios internos, establecimos que había una preferencia del 89 % por nuestra última función de habla en ruido en comparación con la anterior,6 pero también una mejora media de 5,7 dB en la habla en ruido en comparación con nuestro competidor más cercano.7
No solo hemos validado el rendimiento de nuestras soluciones internamente, sino que recientemente también hemos obtenido validaciones externas realizadas por la Universidad de Oldenburg.
Llegaron a la conclusión de que nuestras soluciones son las mejor valoradas en cuanto a inteligibilidad del habla en entornos ruidosos, demostrando un gran rendimiento en comparación con otros audífonos líderes del mercado en conversaciones grupales y tareas de atención selectiva.8 También se nos reconoció como los mejores en inteligibilidad del habla en entornos ruidosos frente a cualquier otra solución de eliminación de ruido DNN, ya que se demostró que era significativamente mejor en conversaciones grupales y en el rendimiento de la atención selectiva.8
