Современный слуховой аппарат уже умеет не только усиливать звук. В новых устройствах применяются алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети, которые анализируют окружающую акустическую обстановку, распознают речь и пытаются отделить её от мешающего шума.
Особенно заметны такие технологии там, где традиционным слуховым аппаратам приходится сложнее всего: в ресторане, транспорте, на семейном празднике или в помещении, где одновременно разговаривают несколько человек.
Исследования 2026 года показывают, что обработка звука с помощью нейросетей действительно может улучшать разборчивость речи и уменьшать усилия, необходимые человеку для понимания собеседника. Но возможности искусственного интеллекта пока не стоит преувеличивать: он не возвращает нормальный слух и не делает профессиональный подбор аппарата ненужным.
Зачем слуховому аппарату искусственный интеллект
Обычное усиление звука решает далеко не все проблемы. Если человек находится в шумном помещении, вместе с голосом собеседника аппарат может усиливать разговоры за соседним столиком, музыку, шум посуды и другие окружающие звуки.
Современные алгоритмы работают иначе. Они анализируют характеристики поступающего звука и определяют, где речь, а где фоновый шум. В более сложных системах используются глубокие нейронные сети — DNN, обученные на большом количестве различных звуковых ситуаций.
Систематический обзор, опубликованный в 2026 году, показывает, что машинное обучение уже активно исследуется именно для классификации речи и шума в реальном времени. При этом авторы отмечают и нерешённые проблемы: алгоритм должен работать быстро, точно и при очень ограниченных вычислительных ресурсах небольшого слухового аппарата.
Главное испытание — разговор в шуме
Для многих пользователей проблема состоит не в том, чтобы услышать звук, а в том, чтобы понять речь среди других звуков.
В исследовании 2026 года участвовали 20 взрослых с двусторонней нейросенсорной тугоухостью от лёгкой до умеренно тяжёлой степени. Исследователи сравнили экспериментальную систему Spatial AI с пятью современными слуховыми аппаратами других производителей.
Участникам через компьютер и наушники давали прослушивать записи, сделанные в сложной обстановке с несколькими говорящими, и просили определить, с каким вариантом целевого собеседника понимать легче.
Результат впечатляющий, но у исследования есть существенные ограничения. В нём участвовали всего 20 человек, а аппараты сравнивали не во время длительного повседневного ношения: участники слушали сделанные заранее записи через наушники. Поэтому по одной такой работе нельзя утверждать, что AI-аппарат будет настолько же превосходить другие устройства в реальной жизни.
Нейросеть и направленные микрофоны
Другой эксперимент 2026 года также включал 20 взрослых с лёгкой или умеренно тяжёлой нейросенсорной потерей слуха.
Исследователи сравнивали разные сочетания направленности микрофонов и систем шумоподавления. Наилучшие результаты по распознаванию речи, качеству звука и усилиям при слушании показало сочетание DNN-шумоподавления с направленной обработкой сигнала. При этом эффективность зависела от характера шума и от того, где находился источник речи.
Это важная деталь. Искусственный интеллект не обязательно заменяет прежние технологии слуховых аппаратов. Скорее он становится ещё одним инструментом, который может работать вместе с направленными микрофонами и другими способами обработки звука.
Что происходит с восприятием речи
Есть и первые данные о том, как нейросетевое шумоподавление связано с обработкой речевых сигналов нервной системой.
В исследовании с участием 17 пожилых людей с нейросенсорной тугоухостью учёные сравнивали восприятие речевых звуков в тишине и шуме при включённой и выключенной DNN-системе. Для оценки использовалась электроэнцефалография и так называемая негативность рассогласования — показатель автоматического различения мозгом изменений звука.
Авторы обнаружили улучшение нейрофизиологических показателей различения речи в шуме при работающем DNN-шумоподавлении. Однако это небольшое исследование, поэтому его результаты прежде всего подтверждают перспективность технологии и необходимость дальнейших испытаний.
Почему нельзя просто убрать весь окружающий шум
На первый взгляд задача кажется простой: оставить голос собеседника, а всё остальное заглушить. Но в реальной жизни человеку необходимо слышать не только одного говорящего.
Он должен понимать, откуда доносится другой голос, слышать приближающийся автомобиль, сигнал транспорта, звонок, предупреждение или обращение другого человека.
Кроме того, положение собеседника постоянно меняется. Исследования показывают, что эффективность направленной обработки может зависеть от положения говорящего и движений головы самого пользователя.
Поэтому одно из направлений развития интеллектуальных слуховых аппаратов — не просто максимальное подавление всего окружающего звука, а более аккуратное разделение нескольких источников и сохранение информации о звуковом пространстве.
Где заканчивается технология и начинается маркетинг
Надпись «AI» сама по себе ещё ничего не говорит о том, насколько хорошо конкретный аппарат подойдёт определённому человеку.
Под этим названием производители могут объединять очень разные технологии: автоматическое определение акустической ситуации, классификацию звуков, адаптивное шумоподавление, машинное обучение или полноценные глубокие нейронные сети.
Поэтому сравнивать аппараты только по наличию слов «искусственный интеллект» в описании неправильно.
Гораздо важнее, насколько хорошо человек разбирает речь в своих обычных условиях, комфортен ли звук, правильно ли настроено усиление для конкретной потери слуха и насколько устройство помогает именно в тех ситуациях, которые раньше вызывали трудности.
ИИ не отменяет настройку слухового аппарата
Даже самый современный алгоритм не способен восстановить повреждённый слух до нормы. Слуховой аппарат остаётся средством коррекции, а результат зависит не только от электроники, но и от характера и степени снижения слуха.
Поэтому устройство должно быть подобрано и настроено с учётом результатов обследования и индивидуальных потребностей человека.
Искусственный интеллект меняет прежде всего способ обработки звука. Вместо простого усиления и заранее заданных режимов слуховые аппараты постепенно учатся всё сложнее анализировать окружающую обстановку и выделять в ней наиболее полезную информацию.
Исследования 2026 года показывают, что особенно перспективно применение нейросетей для одной из самых трудных задач слухопротезирования — понимания речи среди нескольких говорящих и фонового шума. Но небольшие выборки и лабораторные условия многих исследований пока не позволяют считать проблему решённой.
Источники
International Journal of Audiology; Hearing Research; Disability and Rehabilitation: Assistive Technology; Ear and Hearing; Journal of Speech, Language, and Hearing Research; PubMed.
Больше о новых технологиях реабилитации
Следим за новыми протезами, экзоскелетами, нейроинтерфейсами, роботизированной реабилитацией и другими технологиями, которые помогают людям становиться самостоятельнее.