機械学習を用いた騒音中の音声聴取テストの自動開発
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年2月19日
タイトル：Automatic development of speech-in-noise hearing tests using machine learning
雑誌名：Sci Rep. 2025 Apr 15; 15(1): 12878.
概 要：
この研究は、聴覚障害者が騒音環境で音声を理解することの難しさに着目し、従来の音声聴取テストの自動化を目指したAIベースのアプローチを紹介しています。従来のテストは開発に多くのリソースを要し、低・中所得国ではアクセスが難しいため、テストの自動開発を行う「Aladdin」システムを提案しました。このシステムは、合成音声を用いて騒音中の数字聴取テストを作成し、ASR技術を利用して音声のレベルを調整します。新たに開発されたオランダ語と英語のテストは、従来のテストと比較しても高い特異度と感度を示し、言語間でのテスト結果の比較を容易にします。
方 法：
この研究では、AIを用いて騒音中の数字聴取テストを自動的に開発する方法を採用しました。合成音声を使用し、ASR技術によるレベル補正を行うことで、テストの質を保ちながらコストと時間を削減しました。正常聴力と聴覚障害を持つリスナーを対象に、従来のDINテストと新たに開発したAladdinテストを比較しました。
結 果：
Aladdinテストは、84%の特異度と100%の感度を示し、従来のDINテスト（87%の特異度と100%の感度）と同等の性能を持ちました。この結果は、騒音中の音声聴取テストの自動化が有効であることを示しています。
結 論：
Aladdinのアプローチは、騒音中の音声聴取テストの開発において重要な進展をもたらし、聴覚障害のスクリーニングと治療の効率を向上させる可能性があります。このシステムは、言語を超えたDINテストの開発に対する普遍的なガイドラインを提供します。