●技術簡介:
本團隊以AIoT幫助未來銀髮的我們,不因聽損自棄,甚至早發失智。兩大聲學難題,使人工電子耳效益,仍停留在五十年前剛發明時的狀態,包括:音樂聆賞,及噪音中的語音辨識。我們以深度學習類神經智慧聯網噪音消除法『仿真』聽覺系統,模擬大腦自動聽覺過濾功能,將次世代電子耳與助聽器的層次提升為完美的『人造器官』。
●技術之科學突破性:
本團隊以NC+DDAE降噪模型,模擬大腦『cocktail party effect』,遠優於現存模式。我們以智慧型手機應用程式降噪,再將乾淨音訊回傳電子耳;進階開發多模態音訊處理深度學習模型,為寫入晶片做準備。目前正擴展前述應用,在時域訊號中以端對端U-Net模型,提升電子耳使用者聆聽音樂之效益。
●技術之產業應用性:
2024年全球電子耳總產值將達44億美元,助聽器更將於2029年達到176億美元。藉由本團隊創新技術,次世代電子耳可精準『仿真』聽覺系統,解決噪音與聆聽音樂兩大難題,且此技術也可用在助聽器。藉由台灣晶圓代工與IC設計分居世界第一與第二之優勢,本團隊之技術可望在電子耳與助聽器產業供應鏈,佔有一席之地。
技術成熟度:實驗室階段
展示目的:研發成果展示
流通方式:技術授權/合作、自行洽談
敬請期待!