当一群朋友在酒吧相聚，或是围坐在一起享用私密晚餐时，谈话声会迅速增多并交织在一起，不同的小群体和两两组合的人们相互交谈着，声音此起彼伏。

对于有听力损失的人来说，在这热闹嘈杂的话语声中辨别方向，并专注于重要的内容尤其困难。热闹的交谈声可能会变成一团混乱的叽叽喳喳声，即便有人佩戴了助听器，助听器也常常难以过滤掉背景噪音。这被称为 “鸡尾酒会问题”，而波士顿大学（Boston University）的研究人员认为他们或许找到了一个解决方案。

波士顿大学研究人员研发的一种新的受大脑启发的算法，能够帮助助听器过滤掉干扰，在一群人的声音中分离出单个说话者的声音。在测试中，研究人员发现，与目前的助听器算法相比，它能将单词识别的准确率提高 40 个百分点。


所有受试者的平均单词识别分数


“性能提升的幅度让我们极为惊讶和兴奋，能有如此大的改进是相当罕见的，” 算法开发者、波士顿大学工程学院生物医学工程副教授Kamal Sen说。

研究成果发表在《通信工程》（Communications Engineering）期刊上。

一些评估显示，美国听力损失患者的人数接近 5000 万；根据世界卫生组织的数据，到 2050 年，全球预计约有 25 亿人会患有某种形式的听力损失。

“听力损失患者的主要抱怨的是他们在嘈杂环境中难以进行交流，” 波士顿大学萨金特学院（BU Sargent College of Health & Rehabilitation Sciences）言语、语言与听力科学研究副教授Virginia Best说，“这样的场景在日常生活中非常常见，而且对人们来说往往非常重要，比如餐桌上的对话、社交聚会、工作场合的会议。所以，能够在嘈杂环境中改善交流是非常有价值的。”

作为研究的一部分，研究人员还测试了当前助听器算法应对鸡尾酒会嘈杂声音的能力。许多助听器已经配备了降噪算法和定向麦克风（波束形成器），但在Sen看来，现有的算法还有很大的进步空间。

Sen为新算法申请了专利，该算法被称为BOSSA，是 “生物导向声音分离算法”（biologically oriented sound segregation algorithm）的缩写，他希望能与有意获得此项技术授权的企业达成合作。他表示，随着苹果公司进军助听器市场（AirPod Pro 2具有临床级别的助听器功能），如果助听器公司不迅速开始创新，它们将会被淘汰。


成功分离声音

在过去的 20 年里，Sen一直在研究大脑如何对声音进行编码和解码，寻找参与应对 “鸡尾酒会效应” 的神经回路。在他的自然声音与神经编码实验室里，他与研究人员一起绘制了声波在听觉通路不同阶段的处理过程，追踪了声波从耳朵到被大脑翻译的过程。其中一个关键机制是抑制性神经元，这是一种帮助抑制某些不需要的声音的脑细胞。

“你可以把它想象成一种内部的噪声消除方式，” 他说，“如果在某个特定位置有声音，这些抑制性神经元就会被激活。”

据Sen介绍，不同的神经元会对不同的位置和频率进行调谐。大脑的这种处理方式是新算法的灵感来源，该算法利用声音的音量和时间等空间线索来调节对声音的接收或过滤，根据需要增强或减弱说话者的话语。“它基本上是一个模仿大脑功能的计算模型，并且实际上是根据声音输入来分离声源的。”Sen说。

Sen原本是一名物理学家，后来接受了神经科学方面的培训。他说，他来到波士顿大学的部分原因是有机会与该校的听力研究中心合作，他现在是该中心的一名教员。他向临床研究人员寻求帮助，对算法进行测试。

“归根结底，了解一种算法是否对听者有益的唯一方法是通过行为研究，”Best说，她是空间感知和听力损失方面的专家。

Best曾是澳大利亚国家声学实验室的一名研究员，她帮助设计了一项研究，研究对象是一群患有感音神经性听力损失的年轻人，这种听力损失通常由遗传因素或儿童时期的疾病引起。在实验室里，参与者们戴着耳机，耳机模拟了来自附近不同位置的人说话的声音。在新算法、当前标准算法以及不使用任何算法的情况下，对他们识别特定说话者的能力进行了测试。


将这项科学应用于听力损失之外的领域：多动症和自闭症

研究人员在报告他们的研究发现时写道，“在标准波束成形方法失效的情况下，这种受生物启发的算法带来了显著的清晰度提升。这些结果有力地证明了受生物启发的算法在帮助听力受损者应对‘鸡尾酒会’场景方面具有潜在益处。”

目前，他们正处于测试升级版算法的初期阶段，该版本融入了眼动追踪技术，能让用户更好地引导自己的听觉注意力。

其实，这个算法背后的科学原理，用途可能不止局限于解决听力问题。

参与这项研究的Sen说：“我们研究的神经回路用途很广，也很基础。它主要和注意力有关，也就是能帮人决定把注意力集中在哪里。从长远来说，我们希望把这个成果用在其他有需要的人群上，比如患有多动症或者自闭症的人。因为他们在同时碰到很多事情的时候，也会很难集中注意力。”


论文信息：Alexander D. Boyd et al, A brain-inspired algorithm improves "cocktail party" listening for individuals with hearing loss,Communications Engineering(2025).DOI: 10.1038/s44172-025-00414-5


信息源于：medicalxpress