Advanced Artificial Intelligence Algorithms in Cochlear Implants: Review of Healthcare Strategies, Challenges, and Perspectives

自动语音识别（ASR）在我们的日常生活中扮演着至关重要的角色，不仅为与机器交互提供了实用性，而且为具有部分或深度听力障碍的个人促进了交流。该过程涉及以模拟形式接收语音信号，然后通过各种信号处理算法使其与容量有限的设备兼容，例如耳蜗植入物（CIs）。不幸的是，这些带有有限电极的植入物通常在合成过程中导致语音失真。尽管研究人员通过使用各种最先进的信号处理技术来增强接收到的语音质量，但在涉及多个语音源、环境噪声和其他情况下，仍存在挑战。新的人工智能（AI）方法的出现引入了应对传统信号处理技术所面临的限制和困难的尖端策略，专门用于CIs。本综述旨在全面审查基于CI的ASR和语音增强等相关方面的进展。主要目标是全面概述指标和数据集，探索AI算法在这一生物医学领域的能力，总结并评论取得的最佳结果。此外，本综述还将深入探讨潜在的应用，并提出未来的方向，以弥补该领域中现有研究差距。

本论文旨在综述人工智能在人工耳蜗自动语音识别（ASR）和语音增强方面的应用，特别是在多源语音、环境噪声等复杂情况下的挑战。

论文提出了一种基于人工智能的方法来解决传统信号处理技术在人工耳蜗自动语音识别和语音增强方面的局限性和困难。该方法通过使用深度学习技术，包括卷积神经网络和循环神经网络，来提高语音质量和识别准确率。

该论文综述了人工耳蜗自动语音识别和语音增强的最新进展，并介绍了一些重要的数据集和指标。作者还提供了一些开源代码和实验结果，这些结果表明，使用人工智能技术可以显著提高人工耳蜗自动语音识别和语音增强的性能。值得进一步研究的方向包括改进人工智能模型的鲁棒性和推广这些方法到更广泛的人群中。

最近的相关研究包括：'A Survey of Deep Learning Techniques for Automatic Speech Recognition', 'Speech Enhancement Using Deep Neural Networks: A Review', 'Advances in Artificial Intelligence for Speech Enhancement: A Review', 'Artificial Intelligence Techniques for Speech Recognition: A Review'等。