myPhonak
프로필에 로그인하여 청력 요구 사항에 대한 최신 정보를 확인하세요.
25년간 이룩해온 AI 분야의 혁신*
포낙은 난청이 있는 사람들에게 실제적인 혜택을 제공하는 청각 솔루션을 개발합니다. 지속적인 기술 혁신을 통해 보청기의 음질과 어음 이해도를 향상하는 데 전념하고 있습니다.
포낙은 2000년부터 보청기에서 인공 지능(AI) 기반 기계 학습을 사용하여 청각 관리를 한 단계 발전시켜오고 있습니다. 신제품인 오데오 스피어 인피니오(Audéo Sphere Infinio)는 포낙이 설계한 최첨단 심층 신경망(DNN)을 통해 탁월한 어음 및 소음 분리 기능을 제공합니다.1
AI가 계속 발전함에 따라 청각 전문가와 고객 모두에게 크게 도움이 되는 보청기 기술과 애플리케이션을 개발하는 데 전념하고 있습니다.
Jump to:
만약에
청각 관리의 미래가 이미 시작되었다면 어떻게 받아들이시겠습니까? 포낙은 현재 칩 기술과 AI 분야에서 이룬 획기적인 도약으로 미래를 꿈꿉니다. 포낙의 차세대 기술은 삶, 타인 그리고 이 세상과 연결되는 청취 경험을 통해 사람 간의 거리를 좁히고 대화를 더욱 명료하게 만들 것입니다.
최신 AI 발전에 따른 청각 관리의 변화
전통적으로 보청기는 정적 상황만을 제공했지만 기계 학습은 보다 동적이고 개인화되고 의도적인 청취 경험으로 판도를 바꾸었습니다. 청각학에서 AI의 잠재력은 부인할 수 없지만, 기술이 발전함에 따라 청능사들은 조심스러워지고 의문이 생길 수 있습니다.
- 보청기와 청각 관리 분야에서 AI의 미래는 어떠한가요?
- AI 기반 보청기 옵션에 대해 자세히 알아보려면 어떻게 해야 하나요?
- 보청기를 선택할 때 AI 지원 기능을 고려해야 하나요?
AI가 청각학 분야에 확실하고 효과적으로 통합되려면 이러한 의문을 해결해야만 합니다.
심층 신경망의 강점 활용
포낙은 가장 중요한 고객 요구 사항인 소음 속에서의 어음 이해를 해결하는 데 전념하고 있습니다.2 소음 속에서의 어음 이해는 난청이 있는 사람들에게 가장 어려운 청취 상황 중 하나이며, 보청기 만족도에 대한 가장 중요한 예측 변수 중 하나이기도 합니다.2
오토센스 OS 6.0 및 스피릭 스피치 클래리티(Spheric Speech Clarity) 기능
오토센스 OS 6.0(ASOS)은 포낙 스마트스피치 기술을 조율합니다. 고객이 처한 끊임없이 변화하는 청취 환경에서 보청기가 반응하고 적응하는 방식을 제어합니다. ASOS는 AI 및 기계 학습 분야에서의 24년간의 경험을 바탕으로 합니다.*
포낙 오데오 스피어™ 인피니오(Phonak Audéo Sphere™ Infinio)는 스피릭 스피치 인 라우드 노이즈(Spheric Speech in Loud Noise) 프로그램(오토센스 OS 6.0에서 제어)의 일환으로 스피릭 스피치 클래리티(Spheric Speech Clarity)를 함께 제공합니다.
이 제품은 전용 인공 지능 칩인 DEEPSONIC™을 탑재한 세계 최초의 보청기로, 청각 기술에 패러다임 전환을 가져왔습니다. 이 독점적 칩은 모든 방향의 배경 소음을 크게 억제하는 심층 신경망(DNN) 알고리즘을 탑재하였기 때문에 보청기를 사용자의 어음 명료도가 눈에 띄게 향상됩니다.1
인피니오 기술에 숨은 과학 알아보기
연구실에서 실제 환경까지, 인피니오는 고객의 청취 경험을 향상시키도록 설계된 다양한 새로운 자료 기반 기능을 제공합니다.
동영상
청각 기술의 미래에 대해 더 알고 싶으신가요? 청각 기술의 경계를 넓히기 위해, 포낙은 더욱 개인화되고 몰입적인 청취 경험을 보장하는 차세대 보청기 기능을 개발하고 있습니다. 포낙이 청각 관리의 미래를 어떻게 그리고 있는지 알아보세요.
블로그 게시물
AI로 구동되는 오토센스 OS
오토센스 OS는 어떻게 AI와 기계 학습을 사용하여 보청기를 개선하고 자연스러운 청취 과정 재현에 더 근접할 수 있을까요? 니콜 클루츠 청각학 박사가 그 원리를 설명합니다.
기계 학습과 빅 데이터 활용
보청기의 예측 유지 관리를 위한 기계 학습을 조사하여 제품 품질을 보장하고 전반적인 고객 경험을 향상시키는 세 가지 독특한 방법을 앤 틸렌 박사가 알려드립니다. 통찰력을 얻으세요!
꿈을 크게 가지세요. 보청기가 도와줄 것입니다.
가장 어려운 청취 환경에서도 고객에게 즉각적이고 탁월한 어음 명료도를 제공할 수 있습니다.
24년의 경험 축적: 포낙 청각 기술에 대한 AI의 진화
인공 지능은 보청기 기능 향상에서 워크플로 프로세스 최적화에 이르는 청각 산업을 혁신할 준비가 되었습니다.
인공 지능 FAQ
AI란 무엇이며 보청기에서 어떻게 작동할까요? 이 FAQ 섹션은 AI 지원 청력 솔루션에 대한 질문을 해결하고 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.
일반 AI와 보청기
자주 묻는 질문
인공 지능은 기계가 인간의 행동을 모방하는 능력으로 정의됩니다. 인공 지능과 기계 학습이라는 용어는 대화에서 번갈아 사용할 수 있습니다.3
기계 학습은 인공 지능의 한 부분으로, 시스템이 자동으로 학습하고 제공된 데이터를 분석하여 성능을 향상시키는 것을 가리킵니다.3
포낙 보청기는 24년간 인공 지능 기술을 활용해 왔습니다. 기계 학습(ML)을 사용하는 AI 기술은 보청기에서 1) 사운드 환경의 분류 및 2) 사운드 처리를 위한 매개변수 적용의 2가지 작업을 수행하는 데 수년간 사용되어 왔습니다.
포낙의 최신 활용 사례는 기계 학습을 사용하여 보청기 운영 체제인 오토센스 OS를 학습시키는 것입니다. 이 기술은 수천 개의 실제 사운드 녹음을 사용하여 개발 및 학습되었습니다. 이를 통해 진정으로 개인화된 청각 경험이 만들어집니다.
기계 학습의 고급 분야로, 심층 신경망(DNN)과 같은 복잡한 알고리즘으로 인간의 뇌를 면밀히 모방하여 시스템이 더욱 복잡하고 정밀하게 정보를 학습 및 대응할 수 있도록 합니다.3
심층 신경망을 통한 딥 러닝은 가장 강력한 기계 학습 알고리즘입니다.3
포낙은 AI를 보청기 기술의 특정 측면에서의 혁신을 위한 중요한 촉매로 인식합니다. AI/딥 러닝은 새로운 개념이 아니고 1990년대부터 존재했지만, 작동하는 데 필요한 엄청난 양의 처리 능력으로 인해 제한되었던 것입니다.
포낙은 AI 기술에 대한 흥분감을 수용하면서도 투명성이 핵심이라는 믿음을 확고히 유지합니다. AI의 현재 한계를 공개적으로 인정하고 단순히 유행을 위해 전문 용어로 가득 찬 과장된 주장을 피해야 합니다.
또한 포낙은 의료 전문가와 환자들의 요구 사항을 충족하려면 다른 기술의 발전도 중요함을 인정합니다. 실제 상황, 특히 배경 소음이 있는 어려운 환경에서 청취 경험을 향상하는 것이 목표입니다.
포낙의 견해는 보청기 분야에서 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML) 및 심층 신경망(DNN)과 같은 기술들을 통합하면 엄청난 잠재력이 있다는 것입니다. AI와 DNN의 영향을 이해할 때는 크기가 중요하다는 점에 유의해야 합니다. '작은 DNN'이 반드시 기존 기계 학습보다 더 나은 환자 결과를 달성하는 것은 아닙니다.
포낙의 목표는 사용된 기술에 관계없이 사용자에게 진정한 혜택이 되는 실용적이고 효과적인 솔루션을 제공하는 것입니다.
포낙에서는 최상의 환자 결과를 달성하는 과정에서 청각 전문가가 하는 역할의 중요성을 인식하고 있습니다. AI 기술은 계속 발전하고 있지만 혁신과 숙련된 청각 전문가의 노력을 결합하는 것이 중요합니다. 첨단 기술과 전문적인 관리 및 안내를 통합하면 보청기에서 AI 기능을 최적으로 활용하여 궁극적으로 환자에게 도움이 될 수 있습니다.
추천 콘텐츠
참고 자료
2024년 1월 현재*
1. Raufer, S., Kohlhauer, P., Jehle, F., Kühnel, V., Preuss, M., Hobi, S. (2024). 스피릭 스피치 클래리티(Spheric Speech Clarity)는 소음 속에서도 명확한 어음을 전달하는 면에서 주요 경쟁 제품 3종보다 우수한 것으로 입증되었습니다. 포낙 현장 연구 뉴스 출처: https://www.phonak.com/evidence
2. Knorr, H (2022) Market Research ID # 4535 추가 정보가 필요하시면 marketinsight@phonak.com으로 문의해 주세요.
3. https://nix-united.com/blog/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-explaining-the-difference/
