Tenir Compte des Préférences Environnementales (2ème Partie)

La Figure 11 illustre comment les réglages de volume peuvent être enregistrés pour une situation d’écoute particulière. Dans cet exemple, Mme K. place sur ses oreilles le matin dans le calme de sa chambre puis entre dans son salon, où lorsque son mari lisant son journal l’aperçoit, débute une conversion. Mme K. augmente ainsi son volume (via le VC) de 4 dB. L’environnement est identifié par Environmental Classifier qui souligne le passage de l’environnement « calme » de la chambre à « parole faible » du salon lorsque son mari commence à parler. Si nous supposons que ce scénario se déroule 4 jours de suite, la figure 11 montre que Mme K. ajuste le volume control un peu moins chaque jour du fait de l’enregistrement de ses habitudes par le système du Learner, ce dernier étant graduel, comme il est illustré la courbe en pente douce en Figure 11. L’allure douce la courbe est rendu par le paramètre de confiance qui est mis à jour chaque fois que le VC est ajusté par l’utilisateur. Si ce dernier modifie de façon importante le volume de la même façon et dans un environnement particulier, la confiance dans le fait que cette action reflète vraiment son intention et sa préférence, augmente. Cette approche repose donc sur la confiance dans la validité de l’hypothèse – à savoir que le volume change est vraiment préféré par l’utilisateur – change pour une nouvelle évidence (Dijkstra et al, 2007 ; Ypma et al, 2006 ;De Vries et al, 2006). Inspiré par ce système de logique induite, l’action de l’Environmental Optimizer est en fait configuré et contrôlé par le patient. Ainsi, l’aide auditive se rapporte et supporte la capacité (supérieure) du système auditif central du patient pour gérer le son plus que pour prendre des décisions à la place du patient et reposant sur des considérations théorique.

Lorsque l’utilisateur de la technologie ReSound Azure revient chez l’audioprothésiste pour une visite de suivi, l’effet net de Environmental Optimizer réglé par l’audioprothésiste et grâce aux préférences enregistrées et prises en compte par le système du fait des positions du VC (figure7). Les valeurs enregistrées pour chaque environnement résultent des actions de l’utilisateur sont représentées dans l’écran Onboard Analyser Screen.

Figure 11: Les aides auditives Azure équipées de VC enregistrent graduellement et continuellement les préférences en terme de volume selon l'environnement de l'utilisateur. Cet exemple illustre comment Azure enregistre une augmentation de volume de 4 dB dans une situation d'écoute spécifique.