1.補聴器におけるクリティカル・ノイズの類型化
補聴器ユーザーは3種類の騒音に直面しています：
- バックグラウンド・ノイズ:喫茶店や人通りの多い通りなどの環境では邪魔になる。
- 風:特にアクティブなユーザーにとっては、屋外で歪みが発生する。
- クロストーク:グループでの理解が難しくなる。
インパクト:
- 68%のユーザーが、持続的な騒音による聴力疲労のために補聴器の使用を中止している。
- 指向性マイクや適応フィルターなどのソリューションは、40%によって明瞭度を向上させます。
2.テクノロジー重視 vs. ユーザー・エクスペリエンス
ハードウェア/ソフトウェア
- 高度なDSP:低消費電力チップによるリアルタイム信号処理。
- 指向性マイクロホン:音声ソースに自動フォーカス。
人間工学に基づいたデザイン
- カスタマイズ:アプリによるリスニング・プロファイルの調整（「レストラン・モード」など）。
- 快適さ:のようなモデル RIC 耳の中の圧力を下げる。
主なメリット:両方の戦略を統合することで、ユーザーの満足度は55%向上する。
3.ノイズ除去におけるAIと機械学習
革新的なアルゴリズムを適用：
- 機械学習:10,000以上の音響サンプルで学習したモデルで、音声と雑音を区別。
- リアルタイム適応:などのシステム TWS 環境に応じてパラメーターを調整する。
結果:
- 30%は、従来の方法と比較してフィルタリングエラーを減少させた .
4.開発の目的最適化 vs. 革新
推薦:両方を組み合わせることで、破壊的な進歩を犠牲にすることなくソリューションを拡張できる。
5.主なUX指標
優先指標：
- スピーチの明瞭さ:ノイズテスト（PBmax）中の単語認識で測定。
- 快適さ:使用後の調査（1～10段階評価など）。
- 適応時間:インタラクティブなチュートリアルで7日以内に短縮。
6.実際のユーザーによる検証
方法論:
- A/Bテスト:補聴器のウインドフィルター有無の比較。
- 定性調査:聴き疲れ」への1件のフィードバック
成功基準:
- 90%のユーザーが騒音環境での改善を報告している。
7.フィードバックを反復設計に組み込む
プロセス:
- テストデータを収集する（例：500時間以上の使用）。
- 調整の優先順位をつける（マイク感度など）。
- 四半期ごとにアップデートをリリースする。
サクセスストーリー: インイヤー アコースティック・フィードバックの苦情に基づいて改良されたモデル。
結論:
の組み合わせである。 先端技術 (AI、DSP）と ユーザー中心のアプローチ (設計、テスト）が競争力のある補聴器の鍵です。当社の製造能力は 3Mユニット/年 また、ISO認証も取得しており、拡張性の高いソリューションを提供しています。
カスタムオプションもご用意しております：
