Vad är Deep Neural Network (DNN)? 5 enkla steg för att förstå DNN och dess fördelar

5 enkla steg för att förstå den nya tekniken i Oticon More™ och dess fördelar

Oticon har lanserat en ny hörapparat, Oticon More™. Den innehåller ett så kallat Deep Neural Network eller DNN, som hjälper användaren till en betydligt förbättrad lyssningsupplevelse. Men vad är en DNN och hur kan det hjälpa din hörsel?

Det låter komplicerat, men låt oss försöka förklara.

Ett Deep Neural Network är en typ av maskininlärning som efterliknar hur hjärnan lär sig. Det har använts för en mängd olika uppgifter som du kanske hört talas om, som översättnings- och bildsökningsverktyg, och andra som du kanske inte känner till, som medicinsk diagnos. UCLA tränade ett DNN för att upptäcka cancerceller!¹ Idag använder vi det för vår nya hörapparat,Oticon More.

Idén med DNN är att det utbildas genom repetitiva åtgärder från en samling prover, t.ex. 100 bilder på olika hundar, i stället för en uppsättning konstgjorda regler, som "en hund har en svart näsa och nedhängande öron." DNN lär sig alltså på samma sätt som den mänskliga hjärnan – genom övning och misstag.

Så här fungerar det:

1. En dator får en bit information, som en bild eller ett ljud. I det här exemplet har har vi valt ljudet av en trumpet. Till skillnad från dig och mig skulle en dator inte veta vad detta är.
   
   
2. Datorn skickar detta ljud genom sitt DNN, känner igen vad det har lärt sig och sorterar ut delar av det – som ett högt eller ett lågt ljud.
   
   
3. Sedan avgör DNN om ljudet är en trumpet eller inte.
   
   
4. Det har gett feedback på detta svar – ett ja eller ett nej – som datorn använder för att stärka sitt beslutsfattande
   
   
5. Processen upprepas om och om igen med massor av olika trumpetljud, tills datorn kan lära sig att känna igen det direkt. Precis som hjärnan

Tänk dig nu att detta DNN tränas med miljontals verkliga ljudmiljöer, som en restaurang, en tågstation eller en livlig gata. DNN skulle lära sig att identifiera och balansera varje ljud i den miljön, så att du kan komma åt de ljud som är viktigast för dig.

Det var precis så vi gjorde! Vi tränade ett DNN med 12 miljoner komplexa, verkliga ljudmiljöer som dessa, som den sedan lärde sig att analysera, organisera och balansera. Efter att det hade lärt sig allt detta var det redo för hörapparaten Oticon More. Denna hörapparat kan använda DNN:s inlärning när du balanserar och prioriterar de ljud som är viktiga för dig, vilket också stödjer din hjärnas hälsa.

Fördelarna med en hörapparat med DNN

Föreställ dig att du är på en restaurang med vänner eller familj. Personen framför dig pratar när du ställer dig upp för att gå. Eftersom traditionella hörapparater är avsedda att fokusera på talets riktning och ta bort allt annat ljud – särskilt i högljudda miljöer – kanske du inte hör servitören komma upp bakom dig med en bricka full av glas.

Med DNN får din hjärna tillgång till hela ljudscenen, så att du kunde höra personen bredvid dig, skramlet av bestick på bordet bredvid och även servitören bakom dig – allt balanserat och förstärkt på ett realistiskt sätt.

Detta beror på att en DNN förser din hjärna med mer meningsfull ljudinformation, vilket gör ljudet mycket tydligare och tal lättare att höra. Faktum är att vår forskning visar att hela ljudmiljön blir 60 % tydligare² när du använder DNN i Oticon More.

Se vad vår testgrupp hade att säga om hörapparaten Oticon More

Oticon Mores revolutionerande användning av DNN kan ha stor inverkan på ditt liv, från att återupptäcka bortglömda ljud till att inte längre begränsas av bullriga miljöer.

Läs mer om hörapparaten Oticon More här.

Läs vår tekniksida om du vill veta mer om DNN.

^[1] Bahram Jalali, Claire Lifan Chen, and Ata Mahjoubfar, University of California, Los Angeles (UCLA)

www.mathworks.com/company/newsletters/articles/cancer-diagnostics-with-deep-learning-and-photonic-time-stretch.html

^[2] Santurette, S., Juul Jensen, J., Ng, E.H.N. , Man, K.L.B (2020) Oticon More(TM) Clinical Evidence. Oticon Whitepaper