Enhanced Hearing Aid Performance with an African Buffalo Optimization-Based Frequency Response Masking Filter
Notice bibliographique
Résumé
Hearing aid systems rely on reconfigurable filters to selectively amplify desired signals while suppressing unwanted noise.However, the complexity of the hardware and the associated power dissipation present substantial challenges, particularly in systems where adaptability and scalability are crucial.These systems require advanced auditory compensation to accommodate the diverse auditory profiles of individuals with hearing impairments.In this study, an African buffalo-inspired optimization algorithm is introduced to fine-tune a Frequency Response Masking Reconfigurable Filter (AB-FRMRF).This novel approach ensures High-Q filtering with narrow transition bands while maintaining a low filter order, thereby enhancing selectivity and minimizing complexity.The optimization algorithm adjusts its search strategy based on solution fitness, optimizing the filter's coefficient values.Performance parameters such as matching error and group delay are meticulously tuned for optimal auditory compensation.Utilizing distributed arithmetic for hardware realization and a Brent Kung adder for the summation of dynamic random-access memory (DRAM) partial products, the hardware design deviates from conventional pipeline adder trees, culminating in significant power savings and improved processing speed.Modeled in MATLAB and implemented on a Kintex 7 FPGA Genesys 2 board, the AB-FRMRF model exhibits a reduced matching error down to 1.2 dB and a minimized delay to 2.5 msec for high-frequency sounds in cases of mild hearing loss.These metrics are favorable in comparison to existing reconfigurable filters reported in the literature.The AB-FRMRF model not only demonstrates a 35% improvement in power consumption but also outperforms traditional methods in computational complexity, auditory compensation, delay, and power metrics, making it highly suitable for hearing aid applications.The proposed filter design signifies a substantial advancement in auditory assistance technology, aligning with the necessity for high-performance, low-power hearing aid devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».