Seit Herbst 2021 schreibe ich als freie Autorin f\u00fcr die Audio Infos. Dieser Artikel ist urspr\u00fcnglich in der Audio Infos Ausgabe Dezember 2022 erschienen. Audio Infos ist die Fachzeitschrift f\u00fcr Akustiker*innen,\u00a0https:\/\/www.audio-infos.de\/<\/a>.<\/em><\/p>\n\n\n\n Als ich im Oktober \u00fcber die EUHA schlenderte, wurde ich an meine Studienzeit erinnert. Ich habe Informatik studiert und hier unter anderem die k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). Dieses Schlagwort las ich auf vielen Marketingmaterialien der Aussteller. Nahezu jeder Hersteller sprach von KI und H\u00f6rsystemen, die \u201clernen\u201d oder \u201csmart\u201d sind.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n Die Grundlagen von KI wurden schon in den 1990ern entwickelt. Viele der Algorithmen von damals sind heute noch im Einsatz. Es ist ein Thema, das in \u201cWellen\u201d immer mal wieder aufflammt, so auch in diesen Tagen. Ausgel\u00f6st werden solche Wellen immer durch Weiterentwicklung der Computing-Power. Das hei\u00dft, immer wenn signifikant schnellere oder mehr Prozessoren zur Verf\u00fcgung stehen, k\u00f6nnen interessantere Probleme mit KI gel\u00f6st werden. Die Computing-Power ist so gut geworden, dass wir maschinelles Lernen nun auch auf komplexe Signalverarbeitungsprobleme anwenden k\u00f6nnen. Damit wird das ganze interessant f\u00fcr die H\u00f6rsystem-Industrie.<\/p>\n\n\n\n Der ressourcenhungrige Teil der KI ist das maschinelle Lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden nicht (nur) von einem Programmierer programmiert. Dem Algorithmus wird eine gro\u00dfe Menge an Trainingsdaten mit „L\u00f6sung“ gegeben, in denen er Muster lernt. Zum Beispiel kann man einem solchen Algorithmus Audiosignale von Sprache bzw. Musik mit entsprechender Klassifizierung geben. Nach der Trainingsphase kann er bei einem neuen Audiosignal erkennen, ob es ein Sprachsignal oder Musik ist. <\/p>\n\n\n\n Hier muss man zwei Ans\u00e4tze unterscheiden: 1) Offline-Learning: <\/strong>Der Algorithmus wird w\u00e4hrend der Entwicklung auf allgemeinen Datens\u00e4tzen trainiert. Nur das Ergebnis, ein sogenanntes Modell, wird auf die H\u00f6rsysteme gespielt. Auf den H\u00f6rsystemen aller Nutzer ist dann das gleiche Modell und das wird sich (von Updates durch den Hersteller abgesehen) nicht mehr \u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n 2) Online-Learning: <\/strong>Das Modell wird auf dem H\u00f6rsystem weiter trainiert und hat somit das Potential daf\u00fcr, dass die Ger\u00e4te beim Tragen intelligenter werden und sich individuell an den Benutzer anpassen. Letzteres halte ich eher f\u00fcr Zukunftsmusik, denn auch wenn sich die Computing-Power der letzten Jahre vergr\u00f6\u00dfert hat, ist sie auf H\u00f6rger\u00e4ten selbst zu begrenzt, um solche Algorithmen laufen zu lassen. Wenn \u00fcberhaupt, dann m\u00fcssten sie auf einem Mobiltelefon oder besser noch in der Cloud ausgef\u00fchrt werden. <\/p>\n\n\n\n Als Besucherin der EUHA war ich neugierig, wie viel maschinelles Lernen wirklich in den H\u00f6rsystemen steckt. So habe ich einen kleinen Rundgang zum Thema KI gemacht und viele Hersteller gefragt, wie intelligent ihre Ger\u00e4te wirklich sind. <\/p>\n\n\n\n Starkey und Oticon gaben an, dass maschinelles Lernen in ihrer Entwicklung angewandt wird, zum Beispiel um akustische Situationen zu erkennen. Dabei immer die Offline-Variante, wo das fertig trainierte Modell ausgeliefert wird und sich danach nicht mehr ver\u00e4ndert. Das deckt sich mit meinen Erwartungen und ich bin ein wenig froh, dass meine H\u00f6rger\u00e4te (noch?) keine Terminator-Ambitionen haben.<\/p>\n\n\n\n Signia gab die Antwort, dass die Intelligenz vor allem im Assistenten in der App steckt. Es stellte sich heraus, dass sie damit eine Art Chatbot meinen, mit dem man schreiben kann, um die Parameter der H\u00f6rger\u00e4te leicht anzupassen. Das sah vom Funktionsumfang in der Demo \u00e4hnlich aus wie H\u00f6rger\u00e4te-Apps, wo ich die gleichen Parameter mit ein paar Reglern selbst einstellen kann. Ein Chatbot ist auch mit maschinellem Lernen trainiert, aber er hat wenig mit den akustisch komplexen Situationen zu tun, die mir da vorschwebten.<\/p>\n\n\n\n Der einzige Hersteller, von dem man vermuten kann, dass er in Richtung Online-Learning geht, ist Widex. Das Problem beim Online-Learning ist, dass der Algorithmus, wenn er weiter lernen soll, auch kontinuierlich Feedback braucht, um zu wissen, ob er sich gerade in die richtige Richtung entwickelt. Dieses Feedback k\u00f6nnen zum Beispiel Eingaben vom Benutzer sein. Im Falle von Widex wird die Tr\u00e4gerin des Systems gelegentlich von der App gebeten, zwischen zwei Parameter-Einstellungen f\u00fcr die aktuelle akustische Situation zu w\u00e4hlen. Diese Antworten k\u00f6nnen in den Algorithmus gef\u00fcttert werden. Meine Vermutung ist, dass diese Abfragen nur sehr wenig Datenpunkte ergeben, denn man kann ja die H\u00f6rsystemnutzer nicht alle 5 Minuten damit behelligen. Daher w\u00e4re ich neugierig, ob und wie viel sich damit das Modell \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndert.<\/p>\n\n\n\n Am Ende meines Rundganges erhielt ich von einem hier nicht n\u00e4her genannten Hersteller eine erfrischend ehrliche Antwort auf meine Frage. Man verriet mir geradeheraus, dass in ihren Systemen keine KI steckt. Sie w\u00fcrden das nur im Marketing verwenden, weil das gerade so ein Hype ist. Sie m\u00fcssten da mitziehen, weil gerade alle in der Branche von KI reden. <\/p>\n\n\n\n Mein Fazit zum Thema ist, dass maschinelles Lernen mancherorts schon sinnvoll genutzt wird. Ich bin neugierig auf weitere Fortschritte in diesem Bereich. Ich w\u00fcrde mir allerdings w\u00fcnschen, dass wir bis dahin warten und den Begriff in der Zwischenzeit nicht zum Marketing-Buzzword verkommen lassen.<\/p>\n\n\n\n Zur EUHA durfte ich mit freundlicher Unterst\u00fctzung von den Audio Infos reisen und als Kolumnistin und Endkundin die Branche erkunden. Mehr Infos zu dem Monatsmagazin gibt es unter\u00a0http:\/\/www.audio-infos.de<\/a>\u00a0oder dem Instagram-Account\u00a0audioinfosde<\/a>@.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wie smart sind H\u00f6rger\u00e4te wirklich? Seit Herbst 2021 schreibe ich als freie Autorin f\u00fcr die Audio Infos. Dieser Artikel ist urspr\u00fcnglich in der Audio Infos Ausgabe Dezember 2022 erschienen. 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