如果您還記得十幾年前許多人佩戴的助聽器，它們又大又突兀，使用者不斷地擺弄它們，更換電池，抱怨他們仍聽不到說話的內容。

在相對較短的時間內，技術的進步已使這些設備從令人沮喪的源轉變?yōu)橄冗M的音頻設備，在基于物聯網的現代生態(tài)系統中進行聯接，從而為用戶提供大量好處及出色的音頻性能。

演化第一步是實施基于頻率的非線性放大，每個頻段根據該頻段所含的能量水平進行放大。因此，大噪聲被削弱，安靜被放大，這大大增強了助聽器用戶的體驗。

這一進步主要是由數字信號處理（DSP）的出現所推動的，它使助聽器具有對不同頻率進行定制放大的粒度，使其能針對用戶進行調整和優(yōu)化，特別是當他們的聽力隨著時間的推移而退化時。借助DSP，可用高度選擇性的數字濾波器以全新的方式處理音頻信號，這些濾波器可隔離頻率，因此也可處理聲音類型。

助聽器的智能也因DSP而增長，使其能適應環(huán)境。例如，助聽器可推斷出佩戴者處于嘈雜的環(huán)境中，如人群、移動的車輛或大型公共場所。助聽器將根據實時控制和調整數字濾波器的算法來重新配置到音頻環(huán)境，從而在所有場景中提供盡可能好的音頻體驗。

無線通信，如藍牙低功耗（Bluetooth? Low Energy）聯接提供的個人區(qū)域網絡，也對助聽器技術產生了積極的影響?，F代的聯網助聽器可由智能手機應用程序控制，并可用于電話/視頻通話或收聽智能手機、平板電腦或任何其他具有藍牙LE功能的設備的任何其他形式的音頻，包括語音助手。

人工智能（AI）和機器學習等技術正開始進入助聽器，進一步擴展其功能和性能。許多人認為，這項技術將產生前所未有的影響。

展望未來，人耳提供了相當多的傳感機會。很快，許多助聽器將包括用于醫(yī)療目的的傳感器，如心率監(jiān)測、血氧、血糖測量和跌倒檢測。此外，同樣的傳感器可用于面向消費者的健康功能，包括計步。

隨著助聽器提供更多的增值功能，如從個人設備上傳輸音頻，它們與被稱為輔聽耳機（非處方助聽器、耳塞等）的新興產品群之間的區(qū)別正變得越來越小。

輔聽技術開辟了許多潛在的收入來源，包括實時翻譯、聽寫和導航服務。事實上，任何可以通過藍牙LE聯接提供聲音的東西都可通過輔聽方案--包括現代助聽器--來提供（收取訂購費）。

技術推動進步

如果沒有近幾十年來半導體制造技術的巨大進步以及DSP和藍牙LE技術等其他重大進展，就不會有現代助聽器。

追蹤處理器隨時間的演變通常是基于集成晶體管的數量。第一批個人電腦（PC）處理器有數以萬計的晶體管，采用半導體工藝制造，特征尺寸在數微米范圍內。今天，這些處理器擁有數以百億計的晶體管，其技術節(jié)點小了幾千倍。

這集成水平不僅使PC行業(yè)受益--整個半導體行業(yè)都可用這不斷發(fā)展的技術，使所有垂直市場的制造商都向前大邁進。

具體而言，助聽器市場受益于多核并行處理架構，其處理能力成指數級提高，時鐘周期最小化，并大幅降低功耗。這種內核可處理高度精密的算法，包括AI。

Ezairo 8300 系統框圖

許多現代音頻產品將受益于安森美（onsemi）基于DSP的EZAIRO?系列音頻處理器方案的最新器件。Ezairo 8300專為助聽器和輔聽設備設計和開發(fā)，具有六個處理內核，每個內核都針對這一應用領域優(yōu)化了性能。這包括三個DSP內核、一個微控制器和兩個硬件加速器，其中一個是神經網絡加速器，設計用于以高能效執(zhí)行AI和機器學習功能，而無需額外的處理器能力。

審核編輯：郭婷