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助听器增益和信号处理基于对普通用户在普通聆听环境中的假设，但当助听器用户在一般或特定方面与这些假设不同时，可能会出现问题。本文介绍了一种基于用户输入持续运行的人工智能 (AI) 机制，该机制可以通过使用一种称为贝叶斯优化的机器学习来缓解此类问题。本文介绍了基本的人工智能机制，并总结了在实验室和现场展示其效果的研究。使用这种人工智能的一个关键事实是，它会生成大量用户数据，这些数据可作为科学理解以及助听器和听力保健开发的输入。基于这些数据对用户聆听环境的分析显示了在听力困难的情况下活动和意图的分布。最后，本文展示了如何进一步基于人工智能的数据分析来推动发展。
助听器使用者与人工智能之间的合作......
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