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DOI: 10.1055/s-0038-1640536
Der Einfluss von Front-end Prozessierungsstrategien auf das Sprachverstehen von Cochlea Implantat Trägern
Die meisten Entwicklungen zur Verbesserung der Spracherkennung bei Cochlea-Implantaten konzentrierten sich auf Signalverarbeitungsstrategien und Elektrodendesign. Aber auch durch neue Front-end Prozessierungsstrategien können erhebliche Verbesserungen erzielt werden. Der MEDEL-SONNET Audioprozessor verfügt über zwei dieser Funktionen: Mikrophon-Direktionalität (MD) und Windgeräuschunterdrückung (WNR). Das Ziel der Studie war es, die Ergebnisse des Sprachverstehens von Kombinationen von MD und WNR zu vergleichen, die im SONNET im Vergleich zum OPUS2 Audioprozessor implementiert wurden.
30 einseitig versorgte CI Träger über 18 Jahren mit einer Mindesterfahrung von sechs Monaten mit dem OPUS2 Audioprozessor wurden auf den SONNET umgerüstet. Es wurden verschiedene Sprachverständnistests in Ruhe (Freiburger Einsilbertest), im Hintergrund-rauschen (OLSA im Störschall) und im Wind (OLSA in Ruhe) durchgeführt. Zusätzlich wurden die Antworten eines Fragebogens (SSQ12) ausgewertet.
Die Ergebnisse im Hintergrundrauschen zeigten eine signifikanten Verbesserung des Sprachverstehens mit dem SONNET im Vergleich zum OPUS2. Der Test im Wind zeigte, dass bei dieser Bedingung das Sprachverständnis immer besser ist, wenn WNR eingeschaltet ist. Die Ergebnisse des Freiburger Einsilbertest in Ruhe ergaben ein besseres Sprachverstehen beim SONNET als beim OPUS 2. Im Fragebogen fand sich eine erhöhte Zufriedenheit der Probanden.
Die Weiterentwicklung und Verbesserung von Front-End Prozessierungsstrategien in Audio-prozessoren verbessert das Sprachverständnis in schwierigen Hörsituationen wie bei Wind und Hintergrundrauschen, ohne in Ruhe das Sprachverständnis zu beeinträchtigen. Dies führt zu einer erhöhten Patientenzufriedenheit mit dem neuen SONNET verglichen mit dem OPUS2 Audioprozessor.
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Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Publication History
Publication Date:
18 April 2018 (online)
© 2018. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution-NonDerivative-NonCommercial-License, permitting copying and reproduction so long as the original work is given appropriate credit. Contents may not be used for commercial purposes, or adapted, remixed, transformed or built upon. (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
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