Tính năng định hướng bằng mạng nơ-ron sâu giúp người đeo máy trợ thính theo kịp lời nói mà không mất nhận biết xung quanh
Một nhóm nghiên cứu trong ngành báo cáo rằng hệ thống định hướng dựa trên mạng nơ-ron sâu đã cải thiện khả năng hiểu lời nói trong môi trường ồn lên đến 4.7 decibel, đồng thời vẫn giúp người đeo nhận biết được âm thanh đến từ các hướng khác.
Việc khó nhất mà một chiếc máy trợ thính phải làm là tách một giọng nói ra khỏi căn phòng ồn ào. Hệ thống micrô định hướng từ lâu đã là công cụ chính cho nhiệm vụ này: tăng âm thanh từ hướng người nghe đang nhìn và giảm mọi thứ còn lại. Sự đánh đổi thì ai cũng biết: thiết bị càng tập trung mạnh về phía trước, người đeo càng khó theo dõi giọng nói và những gì đang diễn ra ở các vị trí khác trong phòng.
Một nghiên cứu mới trên tạp chí Audiology Research mô tả nỗ lực giảm bớt sự đánh đổi đó bằng mạng nơ-ron sâu, một dạng học máy được huấn luyện trên các bối cảnh âm thanh phức tạp. Hệ thống hướng đến việc làm rõ lời nói mà người nghe đang chú ý, đồng thời chủ động giữ lại khả năng nghe được môi trường xung quanh.
Tiêu đề: An Intelligent Directionality System for Hearing Aids Incorporating Deep Neural Networks: Improving Speech Understanding While Preserving Spatial Awareness
Tác giả: Daniel Marquardt, Jinjun Xiao, Al Ganeshkumar, Jingjing Xu, Larissa Taylor, Martin McKinney, David A. Fabry, Achintya K. Bhowmik
Đơn vị: Starkey Hearing Technologies, Eden Prairie, Minnesota, USA
Tạp chí: Audiology Research, xuất bản ngày 4 tháng 9, 2026
Loại nghiên cứu: Nghiên cứu đánh giá thiết bị (kiểm tra hành vi và khách quan)
PubMed DOI: 10.3390/audiolres16050132
Bối cảnh: vì sao các nhà nghiên cứu quan tâm đến vấn đề này
Các thuật toán định hướng đóng vai trò nền tảng trong máy trợ thính hiện đại vì chúng cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm, tức chênh lệch mức âm giữa lời nói mà người nghe muốn nghe và tiếng ồn xung quanh. Ngay cả những cải thiện nhỏ về tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm cũng có thể giúp hiểu lời nói tốt hơn đáng kể trong nhà hàng hay buổi họp mặt gia đình.
Định hướng thích ứng truyền thống dựa vào các quy tắc được tinh chỉnh thủ công, thường mặc định rằng lời nói cần nghe nằm ở phía trước người nghe. Giả định này đúng trong nhiều tình huống nhưng lại sai ở những tình huống khác, và thường phải đánh đổi bằng khả năng nhận biết không gian: cảm nhận của người đeo về những gì đang diễn ra xung quanh, từ tiếng ai đó gọi tên mình ở góc phòng đến chiếc xe đang tiến lại gần từ bên hông.
Các tác giả đã phát triển một hệ thống định hướng vận hành bằng mạng nơ-ron sâu, được huấn luyện trên dữ liệu mô phỏng các bối cảnh âm thanh phức tạp, có khả năng điều chỉnh bộ lọc không gian một cách linh hoạt. Mục tiêu được nêu rõ là làm rõ lời nói cần nghe trong khi vẫn giữ khả năng tiếp nhận âm thanh môi trường, thay vì tối đa hóa yếu tố này mà hy sinh yếu tố kia.
Cách thực hiện nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu đã so sánh hệ thống mới với các phương pháp định hướng truyền thống trong nhiều bối cảnh âm thanh khác nhau. Người nghe được đánh giá về khả năng nhận biết từ, đồng thời tự chấm điểm độ rõ lời nói cảm nhận được và cho biết họ thích cách xử lý nào hơn.
Song song với thử nghiệm trên người, các nhà nghiên cứu xây dựng một thước đo khách quan về mức độ dễ hiểu dựa trên phân tích chuyển giọng nói thành văn bản tự động. Bằng cách đưa âm thanh đã xử lý vào hệ thống nhận dạng giọng nói và chấm điểm bản ghi, họ có thể đánh giá thiết bị trên quy mô lớn và kiểm tra xem điểm khách quan có khớp với trải nghiệm của người nghe thực tế hay không.
Các nhà nghiên cứu đã phát hiện điều gì
Kết quả chính được biểu thị bằng số decibel cải thiện ở ngưỡng tiếp nhận lời nói, tức tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm mà tại đó người nghe lặp lại đúng một nửa số từ được phát. Ngưỡng càng thấp nghĩa là người nghe càng chịu được nhiều tiếng ồn hơn.
Khi lời nói cần nghe đến từ góc 90 độ, tức ngay bên cạnh người nghe, hệ thống mới cải thiện ngưỡng tiếp nhận lời nói trung bình thêm 1.4 decibel so với cơ chế định hướng cũ. Đây chính là tình huống mà người đối thoại không ở phía trước, nơi cơ chế định hướng hướng về phía trước truyền thống gặp khó khăn.
Khi lời nói cần nghe đến từ phía trước kèm theo một người nói gây nhiễu phía sau người nghe, hệ thống mang lại mức cải thiện 4.7 decibel so với chế độ đa hướng. Nói theo cách đời thường, đó là bài toán quen thuộc: cố theo dõi người ngồi đối diện trong khi ai đó ở bàn bên cạnh nói chen qua vai bạn.
Việc duy trì khả năng nhận biết toàn cảnh dường như cũng đạt hiệu quả. Cơ chế thích ứng không gian đã cải thiện khả năng nghe âm thanh môi trường ở ba trong bốn điều kiện thử nghiệm, và ngưỡng phát hiện lời nói đến từ góc 135 độ, tức phía sau và lệch sang bên, cải thiện đáng kể thêm 2.42 decibel. Các đánh giá hành vi và khách quan đều cho cùng một xu hướng: lời nói dễ hiểu hơn trong khi vẫn giữ được khả năng nghe âm thanh môi trường.
Ý nghĩa đối với người bị mất thính lực
Với người đeo, hứa hẹn thực tế của hướng nghiên cứu này là bớt phải lựa chọn bắt buộc. Cơ chế xử lý định hướng đời cũ thường giúp nhà hàng ồn ào dễ chịu hơn nhưng lại khiến trải nghiệm nghe có cảm giác hơi giống như nghe qua đường ống. Một hệ thống có thể làm nhỏ tiếng người nói gây nhiễu mà vẫn để giọng nói từ bên cạnh lọt qua sẽ gần với cách thính giác khỏe mạnh thực sự hoạt động hơn.
Cần nói rõ nghiên cứu này cho thấy điều gì và không cho thấy điều gì. Nó chứng minh rằng một hệ thống định hướng dựa trên dữ liệu có thể vượt trội các phương pháp truyền thống ở một số thước đo cụ thể trong phòng thí nghiệm, trong các tình huống được kiểm soát. Lợi ích lâu dài trong thực tế, qua nhiều môi trường nghe khác nhau, là câu hỏi khó hơn và vẫn còn bỏ ngỏ. Dù vậy, kết quả này góp thêm vào bằng chứng ngày càng nhiều rằng học máy đang thay đổi cách thiết bị trợ thính xử lý bài toán cốt lõi: nghe lời nói trong tiếng ồn.
Nghe rõ lời nói trong tiếng ồn cũng là thước đo cho máy trợ thính dùng hằng ngày
Vấn đề mà nghiên cứu này giải quyết, giữ cho cuộc trò chuyện rõ ràng khi tiếng ồn tranh giành sự chú ý, cũng chính là thước đo dùng để đánh giá các thiết bị hằng ngày, bao gồm thế hệ máy trợ thính FDA-OTC mới. Panda Quantum giải quyết vấn đề này bằng bộ xử lý WDRC 16 kênh và giảm tiếng ồn thích ứng, một thiết kế nhắm thẳng vào việc nghe rõ lời nói trong môi trường ồn như nhà hàng hay bữa tối gia đình.
Quantum là thiết bị loa trong ống tai (RIC), hoạt động 20 giờ mỗi lần sạc, kèm hộp sạc chứa thêm ba lần sạc đầy, cho tổng cộng 80 giờ sử dụng, cùng Bluetooth để nghe gọi, xem TV và nghe nhạc. Ứng dụng tùy chọn có thể thực hiện bài kiểm tra thính lực ngay trong tai qua máy và cá nhân hóa đáp ứng theo hồ sơ thính lực của người đeo, dù thiết bị vẫn hoạt động đầy đủ mà không cần ứng dụng hay bài kiểm tra.
Như mọi máy trợ thính hỗ trợ nghe lời nói trong tiếng ồn được bán không kê đơn, dòng sản phẩm này được thiết kế cho mất thính lực nhẹ đến trung bình; mất thính lực nặng hoặc sâu vẫn có lợi nhất khi được lắp và chỉnh máy tại phòng khám. Quantum đi kèm bảo hành 5 năm và 45 ngày dùng thử, tính từ khi bạn nhận được sản phẩm.

Hạn chế của nghiên cứu
Cả tám tác giả đều là nhân viên của Starkey Hearing Technologies, nhà sản xuất của hệ thống được đánh giá, nên đây là nghiên cứu của doanh nghiệp đánh giá chính công nghệ của mình; các đơn vị công tác đã được công bố trong bài báo. Kết quả của hệ thống từ một nhà sản xuất trong các tình huống thử nghiệm có kiểm soát có thể không áp dụng được cho thiết bị khác hoặc cho môi trường nghe phức tạp ngoài đời thực.
Nghiên cứu báo cáo những cải thiện ở một số điều kiện phòng thí nghiệm được chọn, và mức cải thiện không đồng đều: khả năng nghe âm thanh môi trường tăng ở ba trong bốn điều kiện thử nghiệm, chứ không phải tất cả. Thước đo mức độ dễ hiểu dựa trên chuyển giọng nói thành văn bản tự động, dù có thể mở rộng quy mô, bản thân nó vẫn chỉ là thước đo gián tiếp mà các tác giả dùng để bổ sung chứ không thay thế thử nghiệm trên người.
Bạn nên làm gì với thông tin này
Nếu bạn đang đeo máy trợ thính mà vẫn khó nghe trong tiếng ồn, nghiên cứu này là lý do để lạc quan có chừng mực chứ không phải một lời khuyên mua sản phẩm: nó cho thấy lĩnh vực này đang tìm cách cải thiện khả năng hiểu lời nói mà không tách người đeo khỏi không gian xung quanh. Khi đánh giá bất kỳ thiết bị nào, dù cũ hay mới, phép thử hữu ích nhất vẫn là thước đo mà nghiên cứu này sử dụng: bạn theo dõi cuộc trò chuyện mình quan tâm tốt đến đâu trong khi vẫn nghe được thế giới xung quanh.
Marquardt D, Xiao J, Ganeshkumar A, Xu J, Taylor L, McKinney M, Fabry DA, Bhowmik AK. An Intelligent Directionality System for Hearing Aids Incorporating Deep Neural Networks: Improving Speech Understanding While Preserving Spatial Awareness. Audiology Research. 2026. Truy cập từ PubMed. DOI: 10.3390/audiolres16050132


