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【导语】在嘈杂环境中，听障人士往往难以捕捉特定说话内容。据预测，到2050年全球将有25亿人面临听力问题。近日，波士顿大学研发出一种新型声音处理算法BOSSA，该算法模拟人脑工作原理，能有效为助听器过滤干扰，准确锁定嘈杂环境中的特定声音。实验显示，BOSSA在识别词汇准确率上较现有算法提升40%。此外，该算法不仅有望改善听力障碍，还可能助力注意力缺陷障碍（ADHD）和自闭症群体的治疗。目前，该团队正测试升级版算法，并寻求与业界合作，以推动技术的落地应用。

对听障人士而言，在嘈杂场所中捕捉特定的说话内容是一件非常困难的事。据世界卫生组织预测，到2050年全球将有约25亿人出现听力问题。近日，波士顿大学开发出首次模拟人脑工作原理的新型声音处理算法BOSSA（Biologically Oriented Sound Segregation Algorithm），可为助听器过滤干扰，在嘈杂环境中准确锁定特定说话者的声音。测试发现，该算法在识别词汇的准确率方面，相较当前助听器所用的算法提高40%，该研究成果已发表于《Communications Engineering》期刊。

BOSSA算法的灵感来自大脑处理声音的模式。该算法开发者、波士顿大学工程学院生物医学工程副教授Kamal Sen和其所在的“自然声音与神经编码实验室”，多年来致力于研究大脑筛选不同声源的机制，并探究神经回路如何压制干扰信号，发现大脑通过“抑制性神经元”实现内部降噪，从而帮助个体聚焦某个特定声源。

“它本质上就是一个模仿大脑功能的计算模型”，Sen表示。该算法通过模拟人脑的神经机制，分析声音的空间线索，如音量、声源方向、传入时间等，并根据个体需要“调谐”，适当增强或抑制不同声源，从而真正将声音源分离并优化处理。

为(wèi)验(yàn)证(zhèng)BOSSA的(de)实用性，波士顿大学健康与康复科学学院语言、语言学与听力科学副研究教授Virginia Best召集一批患有感音神经性听力损失的年轻人，使其在实验室内佩戴耳机，模拟多人交谈情境。

实验分别测试了采用新算法、传统算法与无算法三种情境下(xià)受(shòu)试(shì)者(zhě)识(shi)别(bié)特(tè)定(dìng)声(shēng)源(yuán)的(de)能(néng)力(lì)，结(jié)果(guǒ)显(xiǎn)示(shì)，传(chuán)统(tǒng)算(suàn)法(fǎ)几(jǐ)乎(hu)无(wú)法(fǎ)改(gǎi)善(shàn)识(shi)别(bié)效(xiào)果(guǒ)，而(ér)BOSSA则(zé)带(dài)来(lái)显(xiǎn)著(zhe)提(tí)升(shēng)。但(dàn)Best也(yě)指(zhǐ)出(chū)，“要(yào)确(què)定(dìng)这(zhè)项(xiàng)技(jì)术(shù)最(zuì)终(zhōng)是(shì)否(fǒu)对(duì)听(tīng)障(zhàng)用(yòng)户(hù)有(yǒu)帮(bāng)助，还必须通过行(xíng)为(wèi)学(xué)研(yán)究(jiū)才(cái)能(néng)验(yàn)证(zhèng)。”

更(gèng)重(zhòng)要(yào)的(de)是(shì)，该(gāi)算(suàn)法(fǎ)的(de)意(yì)义(yì)远(yuǎn)不(bù)止(zhǐ)缓(huǎn)解(jiě)听(tīng)力(lì)障(zhàng)碍(ài)。Sen认(rèn)为(wèi)，大(dà)脑(nǎo)神(shén)经(jīng)回(huí)路是(shì)通(tōng)用(yòng)的(de)，核(hé)心(xīn)是(shì)聚(jù)焦(jiāo)注(zhù)意(yì)力(lì)，他(tā)希(xī)望(wàng)该(gāi)技(jì)术(shù)能(néng)够(gòu)帮(bāng)助(zhù)更(gèng)多(duō)有(yǒu)患(huàn)有注意力缺陷障碍（ADHD）或自闭症的群体。当前，该团队正测试升级版算法，加入眼动追踪功能，帮助用户通过视线控制聚焦听觉焦点，进一步提升算法的交互性与实用性。

目前， Sen已为这款新算法申请专利，希望能与对该技术感兴趣的公司开展授权合作。他指出，“如果传统助听器企业不尽快创新，可能会被市场淘汰。”当前，苹果公司的最新款AirPods Pro 2就已宣传其具备临床级助听功能。“这是一个临界点。若能将其及时落地，BOSSA有可能彻底改变助听设备的语音处理方式”，Sen表示。

论文来源： https://medicalxpress.com/news/2025-04-noisy-crowded-spaces-algorithm-aid.html