สามารถทำนายได้อย่างแม่นยำเมื่อผู้ที่มีทั้งการได้ยินปกติและผู้ที่มีระดับความบกพร่องทางการได้ยินต่างกันจะได้ยินผิดพลาดมากกว่า 50% ของคำในสภาพแวดล้อมที่มีเสียงดังต่างๆ ซึ่งเป็นการทดสอบที่สำคัญของ ประสิทธิภาพของเครื่องช่วยฟัง ชีวิตของผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยินจำนวนมากได้รับการปรับปรุงอย่างมากด้วยอัลกอริทึมเครื่องช่วยฟัง ซึ่งแปลงเป็นดิจิทัลและประมวลผลเสียงก่อน
ที่จะส่งเวอร์ชัน
ขยายไปยังหู ความท้าทายสำคัญที่เทคโนโลยีนี้ยังคงเผชิญอยู่คือการปรับปรุงความสามารถของอุปกรณ์ในการแยกความแตกต่างระหว่างเสียงพูดของมนุษย์และเสียงรบกวนรอบข้าง ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำโดยใช้อัลกอริธึมการประมวลผลสัญญาณดิจิทัล นักวิจัยมักใช้การทดลองการฟังเพื่อประเมินความสามารถ
ของอัลกอริธึมเครื่องช่วยฟังในการจดจำเสียงพูด จุดประสงค์ของการทดสอบเหล่านี้คือเพื่อกำหนดระดับเสียงที่ผู้ใช้เครื่องช่วยฟังจะรับรู้เพียงครึ่งเดียวของคำที่พูดกับตน อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้มีราคาแพงและใช้เวลานาน และไม่สามารถปรับให้เข้ากับสภาพแวดล้อมทางเสียงที่แตกต่างกัน หรือสำหรับผู้ใช้
ที่มีการสูญเสียการได้ยินในระดับต่างๆ กันได้อย่างง่ายดายการเรียนรู้ของเครื่องเชิงลึกในการศึกษาของพวกเขา ทีม ใช้โมเดลการรู้จำเสียงของมนุษย์โดยอิงจากการเรียนรู้ของเครื่องเชิงลึก ซึ่งใช้เลเยอร์หลายชั้นเพื่อดึงคุณสมบัติระดับสูงขึ้นจากข้อมูลอินพุตดิบ เมื่อรวมกับอัลกอริธึมการเพิ่มแอมพลิจูดทั่วไป
แบบจำลองนี้สามารถใช้แยกหน่วยเสียงได้ ซึ่งเป็นหน่วยของเสียงที่สร้างหน่วยการสร้างคำ ในการฝึกอัลกอริทึม นักวิจัยใช้การบันทึกประโยคพื้นฐานแบบสุ่ม ซึ่งสร้างโดยผู้พูดชาย 10 คนและหญิง 10 คน จากนั้นพวกเขาสวมหน้ากากคำพูดนี้โดยใช้สัญญาณเสียงที่เป็นไปได้ 8 แบบ ซึ่งรวมถึงเสียงคงที่ธรรมดาๆ
และอีกเสียงหนึ่งกำลังพูดผ่านลำโพง ทีมงานยังลดระดับการบันทึกเสียงลงในระดับต่างๆ เพื่อเลียนแบบว่าเสียงเหล่านั้นจะได้ยินอย่างไรกับผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยินในระดับต่างๆเกณฑ์เสียงรบกวนหลังจากนั้น และเพื่อนร่วมงานเล่นเทปบันทึกเสียงให้ผู้เข้าร่วมที่มีทั้งการได้ยินปกติ
และผู้ที่มีระดับ
การสูญเสียการได้ยินตามอายุต่างกัน หลังจากขอให้ผู้เข้าร่วมจดคำศัพท์ที่ได้ยิน พวกเขาสามารถระบุเกณฑ์ของเสียงที่ทำให้ผู้ฟังแต่ละคนฟังผิดมากกว่า 50% ของคำศัพท์ ตามที่ทีมหวังไว้ การตอบสนองของผู้เข้าร่วมที่มีความสามารถในการได้ยินต่างกันนั้นตรงกับการคาดการณ์ของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
นักวิจัยยังคงเผชิญกับความท้าทายหลายประการก่อนที่อัลกอริทึมของพวกเขาจะสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงเครื่องช่วยฟังที่ใช้งานได้จริง สำหรับตอนนี้ เทคโนโลยีนี้ไม่สามารถระบุได้ว่าคำใดถูกพูดในสุนทรพจน์ที่ตีความได้ว่าเป็นการได้ยินผิด ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถสร้างหน่วยเสียงที่ถูกต้อง
ขึ้นใหม่ภายในเสียงที่ขยายจากเครื่องช่วยฟังได้ในการวิจัยในอนาคต นักวิจัยจะปรับใช้เทคนิคของตนเพื่อเพิ่มความเข้าใจในการพูดให้สูงสุดสำหรับบุคคลที่มีความบกพร่องทางการได้ยิน หากประสบความสำเร็จ แนวทางของพวกเขาอาจถูกนำไปใช้ในเครื่องช่วยฟังซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการ
และอุตสาหกรรมไม้ที่บางลงถูกนำมาใช้เป็นเชื้อเพลิง การปล่อยควันจากปล่องไฟจะถูกยกเลิกโดยคาร์บอนที่ดูดซับโดยการปลูกป่า อย่างไรก็ตาม นักวิทยาศาสตร์บางคนกล่าวว่าบัญชีคาร์บอนนี้ไม่ได้รวมกัน “พลังงานชีวภาพจากไม้สามารถลด CO 2ในชั้นบรรยากาศได้ทีละน้อยเมื่อเวลาผ่านไป
และเฉพาะในกรณีที่การเก็บเกี่ยวไม้เพื่อจัดหาเชื้อเพลิงชีวภาพจะกระตุ้นให้เกิดการเจริญเติบโตของป่าเพิ่มขึ้นอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน” จอห์น สเตอแมน ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบที่ซับซ้อนของสถาบันแมสซาชูเซตส์กล่าว เทคโนโลยี (MIT) ในสหรัฐอเมริกา เวลาที่จำเป็นสำหรับการงอกใหม่เพื่อกำจัด CO 2
ที่เพิ่มขึ้น
นั้นเรียกว่าเวลา “คืนหนี้คาร์บอน” ซึ่งเป็นที่ถกเถียงกันอย่างถึงพริกถึงขิงความหวังสูงซึ่งกระตือรือร้นที่จะชี้ให้เห็นว่าการวิจัยพลังงานชีวภาพของเขาเป็นอิสระ ไม่ได้รับทุนสนับสนุนจากอุตสาหกรรมป่าไม้หรือพลังงานชีวภาพ หรือกลุ่มสิ่งแวดล้อม กล่าวว่า ในตอนแรกเขามองโลกในแง่ดี
เกี่ยวกับพลังงานชีวมวล “วิกฤตสภาพอากาศเลวร้ายมาก เมื่อเราเริ่มทำงาน ผมหวังอย่างยิ่งว่าไม้จะเป็นส่วนหนึ่งของการแก้ปัญหา” เขากล่าว แต่ยิ่งดูก็ยิ่งกังวลการใช้แบบจำลองการวิเคราะห์วงจรชีวิต สเตอแมนและเพื่อนร่วมงานของเขาคำนวณเวลาคืนทุนสำหรับป่าในภาคตะวันออกของสหรัฐฯ
ซึ่งจัดหาเชื้อเพลิงอัดเม็ดจำนวนมากที่ใช้ในสหราชอาณาจักร และเปรียบเทียบตัวเลขนี้กับการปล่อยก๊าซจากการเผาไหม้ถ่านหิน ภายใต้สถานการณ์ที่ดีที่สุด เมื่อพื้นที่เก็บเกี่ยวทั้งหมดได้รับอนุญาตให้ปลูกเป็นป่า นักวิจัยพบว่าการเผาถ่านอัดแท่งก่อให้เกิดหนี้คาร์บอน โดยมีระยะเวลาคืนทุนระหว่าง 44 ถึง 104 ปี
“เนื่องจากการเผาไหม้และประสิทธิภาพการแปรรูปไม้น้อยกว่าถ่านหิน ผลกระทบทันทีของการแทนที่ไม้ด้วยถ่านหินคือการเพิ่มขึ้นของ CO 2 ในชั้นบรรยากาศ เมื่อเทียบกับถ่านหิน” อธิบาย “นั่นหมายความว่าทุกๆ เมกะวัตต์-ชั่วโมงของการผลิตไฟฟ้าจากไม้จะก่อให้เกิด CO มากขึ้น2มากกว่าถ้าโรงไฟฟ้า
ยังคงใช้ถ่านหินเป็นเชื้อเพลิง”สเตอแมนย้ำว่าเขาไม่สนับสนุนการกลับไปเผาถ่านหิน “การใช้ถ่านหินและเชื้อเพลิงฟอสซิลอื่น ๆ จะต้องลดลงโดยเร็วที่สุดและเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้เพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบที่เลวร้ายที่สุดของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ [แต่] มีหลายวิธีในการทำเช่นนั้น
โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นหนึ่งในวิธีที่ถูกที่สุดและรวดเร็วที่สุด”อย่างไรก็ตาม ผู้สนับสนุนด้านพลังงานชีวมวลกล่าวว่าหนี้คาร์บอนของสเตอแมนเป็นความเข้าใจผิด ซึ่งสร้างขึ้นโดยการประเมินป่าแบบสแตนด์บายสแตนด์ (หมายถึงกลุ่มของต้นไม้ที่ปลูกพร้อมกันและเก็บเกี่ยวในอีกไม่กี่ทศวรรษต่อมา) แทนที่จะดูในระดับภูมิทัศน์ . “สิ่งที่เกิดขึ้นจริงคือส่วนหนึ่งของป่าถูกเก็บเกี่ยว
credit: coachwalletoutletonlinejp.com tnnikefrance.com SakiMono-BlogParts.com syazwansarawak.com paulojorgeoliveira.com NewenglandBloggersMedia.com FemmePorteFeuille.com mugikichi.com gallerynightclublv.com TweePlebLog.com
