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La protesi acustica che legge i nostri pensieri

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La protesi acustica che legge i nostri pensieri

Milioni di persone faticano a comunicare in ambienti rumorosi, in particolare gli anziani. Il 7% della popolazione europea è classificato come ipoudente. Gli apparecchi acustici possono efficacemente gestire una semplice perdita di sensibilità uditiva, ma non ripristinano la capacità di sentire come quando eravamo giovani, in grado di cogliere una debole voce tra molte persone che parlano simultaneamente. Questa é una prerogativa fondamentale e necessaria per una comunicazione sociale efficace. L’elaborazione del segnale acustico con una protesi acustica può migliorare qualsiasi sorgente rispetto ai suoni circostanti, ma come fa il dispositivo a sapere quale fonte migliorare? Amplificare i rumori di fondo e nascondere quello che vorremmo veramente sentire ovviamente sarebbe disastroso. Un sano sistema uditivo è in grado di fare la scelta giusta, grazie al fatto che tutte le fasi di elaborazione dall’orecchio al cervello sono sotto il controllo dell’attenzione del soggetto. Un dispositivo esterno al cervello come la protesi acustica non ha questo controllo.
Si cerca sempre di migliorare questo problema, anche con soluzioni tecniche all’avanguardia. I microfoni direzionali sugli apparecchi acustici di solito puntano dritto verso avanti, quindi l’utente può concentrarsi su un bersaglio orientando la testa. Lo schema direzionale può essere commutato tra direzionale e omnidirezionale, manualmente (un interruttore sull’apparecchio acustico o un dispositivo portatile che lo controlla) o automaticamente sulla base del modo in cui un algoritmo interpreta la scena sonora in corso. Nessuno di questi è per del tutto soddisfacente: un utente potrebbe voler percepire suoni che provengono da un lato o da dietro, o potrebbe non desiderare di dover armeggiare con un dispositivo portatile, o potrebbe essere infastidito dal fatto che il dispositivo prende le proprie decisioni, cambiando il “regole del gioco” di propria iniziativa. L’opportunità ci viene offerta dai decisivi progressi tecnologici nel campo dell’analisi delle scene acustiche. Una sensazione molto comune dopo la mezza età è che “non possiamo capire una conversazione” in un ambiente rumoroso o riverberante (come un pub, un ristorante o un cocktail party). Una visita di uno specialista può non rivelare una severa perdita obiettiva di sensibilità: il problema non è che non possiamo sentire una voce lieve, ma piuttosto che non possiamo capire una voce anche forte in una situazione con molti rumori di fondo, quando cioè il rapporto segnale-rumore (SNR) è insufficiente.
Definiamo la voce di cui vogliamo seguire il discorso con il termine tecnico di “segnale”, mentre si definisce “rumore” tutto quello che non é necessario per comprendere ciò che ci proponiamo di ascoltare. Con l’età, soprattutto se é associata una presbiacusia, il “rumore” disturba sempre piú e il “segnale” si comprende sempre meno. Si spiega cosí come soprattutto gli apparecchi acustici ricerchino strategie e tecniche in grado di migliorare il rapporto “segnale/rumore”. Molte di queste tecniche sono in circolazione da un po’di tempo e sono giá integrate negli apparecchi acustici disponibili in commercio. Una delle piú promettenti frontiere é in fase avanzata di studio e si propone di utilizzare i segnali cerebrali (EEG) per aiutare a guidare l’hardware dell’analisi delle scene acustiche, estendendo in effetti i percorsi neurali efferenti che controllano tutte le fasi del processamento dalla corteccia alla coclea, per governare anche il dispositivo esterno. Si ottiene cosí un controllo cognitivo della protesi acustica, che diventerebbe “intelligente” e in grado di selezionare tra le varie voci di una tavolata ad esempio esclusivamente quella del nostro interlocutore amplificandocela e rendendola piú comprensibile, attenuando contemporaneamente tutti quei rumori che ci inducono in confusione. Per avere successo, vanno ancora superati importanti ostacoli tecnici, attingendo a metodi dall’elaborazione del segnale acustico e dall’apprendimento automatico mutuati dal campo delle Intelligenze artificiali. Questa è la sfida .