Difficultés d’audition dans les lieux bruyants et les espaces bondés ? Un nouvel algorithme développé par l’Université de Boston pourrait aider les utilisateurs d’appareils auditifs, selon des chercheurs.
Un algorithme inspiré du cerveau pourrait améliorer la précision de la reconnaissance des mots dans des situations bruyantes jusqu’à 40 %, contribuant potentiellement à résoudre le soi-disant « problème des cocktails ».
Lorsqu’un groupe d’amis se réunit dans un bar ou pour un dîner intime, les conversations peuvent rapidement se multiplier et se mélanger, les différents groupes et binômes discutant en même temps. S’y retrouver dans ce fouillis de mots animés – et se concentrer sur ceux qui comptent – est particulièrement difficile pour les personnes souffrant d’une perte auditive. Les conversations animées peuvent se transformer en un véritable fouillis de bavardages, même avec des appareils auditifs, qui peinent souvent à filtrer les bruits de fond. C’est ce qu’on appelle le « problème des cocktails », et des chercheurs de l’Université de Boston pensent avoir une solution.
Un nouvel algorithme inspiré du cerveau, développé à l’Université de Boston, pourrait aider les appareils auditifs à éliminer les interférences et à isoler les locuteurs isolés au milieu d’une foule de voix. Lors de tests, les chercheurs ont constaté qu’il pouvait améliorer la précision de la reconnaissance des mots de 40 % par rapport aux algorithmes actuels des appareils auditifs.
« Nous avons été extrêmement surpris et enthousiasmés par l’ampleur de l’amélioration des performances ; il est assez rare de constater des améliorations aussi importantes », déclare Kamal Sen , développeur de l’algorithme et professeur associé de génie biomédical à la faculté d’ingénierie de l’université de Boston. Les résultats ont été publiés dans Communications Engineering , une revue de Nature Portfolio.
Selon certaines estimations, le nombre d’Américains souffrant de perte auditive s’élèverait à près de 50 millions ; d’ici 2050, environ 2,5 milliards de personnes dans le monde devraient souffrir d’une forme ou d’une autre de perte auditive, selon l’ Organisation mondiale de la santé .
« Le principal problème des personnes malentendantes est leur difficulté à communiquer dans les environnements bruyants », explique Virginia Best , professeure agrégée de recherche en orthophonie et en sciences de l’audition au Sargent College of Health & Rehabilitation Sciences de l’Université de Boston. « Ces environnements sont très courants dans la vie quotidienne et ont tendance à être très importants pour les gens : pensez aux conversations à table, aux réunions sociales, aux réunions de travail. Les solutions qui améliorent la communication dans les environnements bruyants peuvent donc avoir un impact considérable. »
Virginia Best était coauteur de l’étude avec Sen et Alexander D. Boyd (ENG’23, ’26), doctorant en génie biomédical de l’Université de Boston. Dans le cadre de cette recherche, ils ont également testé la capacité des algorithmes actuels des aides auditives à gérer la cacophonie des cocktails. De nombreuses aides auditives intègrent déjà des algorithmes de réduction du bruit et des microphones directionnels, ou formateurs de faisceaux , conçus pour accentuer les sons provenant de l’avant.
« Nous avons décidé de nous comparer à l’algorithme standard de l’industrie actuellement utilisé dans les aides auditives », explique Kamal Sen. Cet algorithme « n’améliore en rien les performances ; il les dégrade même légèrement. Nous disposons désormais de données illustrant ce que l’on sait de manière anecdotique auprès des personnes portant des aides auditives. »
Il a breveté le nouvel algorithme, baptisé BOSSA (algorithme de ségrégation sonore à orientation biologique), et espère entrer en contact avec des entreprises intéressées par l’acquisition de licences pour cette technologie. Il affirme qu’avec l’arrivée d’Apple sur le marché des aides auditives (son dernier casque AirPod Pro 2 est présenté comme doté d’une fonction d’aide auditive de qualité clinique), la percée de l’équipe de l’Université de Boston arrive à point nommé : « Si les fabricants d’aides auditives n’innovent pas rapidement, ils seront éliminés, car Apple et d’autres start-ups entrent sur le marché. »
Séparer les sons avec succès
Depuis 20 ans, Kamal Sen étudie la manière dont le cerveau code et décode les sons, à la recherche des circuits impliqués dans la gestion de l’effet cocktail. Avec les chercheurs de son Laboratoire de sons naturels et de codage neuronal , il a étudié le traitement des ondes sonores à différentes étapes de la voie auditive, suivant leur trajet de l’oreille à leur traduction par le cerveau. Un mécanisme clé : les neurones inhibiteurs, des cellules cérébrales qui contribuent à supprimer certains sons indésirables.
« On peut considérer cela comme une forme d’annulation du bruit interne », explique-t-il. « Lorsqu’un son est émis à un endroit précis, ces neurones inhibiteurs s’activent. » Selon Sen, chaque neurone est réglé sur des emplacements et des fréquences différents.
L’approche du cerveau est à l’origine du nouvel algorithme, qui utilise des indices spatiaux comme le volume et le timing d’un son pour s’y adapter ou s’en déconnecter, en accentuant ou en étouffant les paroles d’un locuteur selon les besoins.
« Il s’agit essentiellement d’un modèle informatique qui imite ce que fait le cerveau », explique Sen, qui est affilié aux centres de neurophotonique et de neurosciences des systèmes de l’Université de Boston, « et qui sépare en fait les sources sonores en fonction de l’entrée sonore. »
Physicien formé ensuite en neurosciences, Kamal Sen explique qu’il est venu à l’Université de Boston en partie pour travailler au Centre de recherche sur l’audition de l’université , dont il est aujourd’hui membre du corps enseignant. Il s’est également tourné vers des chercheurs cliniciens pour tester l’algorithme.
« En fin de compte, la seule façon de savoir si un bénéfice se traduira pour l’auditeur est de réaliser des études comportementales », explique Best, expert en perception spatiale et en perte auditive, « et cela nécessite des scientifiques et des cliniciens qui comprennent la population cible. »
Ancien chercheur scientifique aux Laboratoires nationaux d’acoustique d’Australie , Best a contribué à la conception d’une étude auprès d’un groupe de jeunes adultes atteints de surdité neurosensorielle, généralement causée par des facteurs génétiques ou des maladies infantiles. En laboratoire, les participants portaient des écouteurs simulant des conversations entre personnes situées à proximité. Leur capacité à identifier des locuteurs a été testée à l’aide du nouvel algorithme, de l’algorithme standard actuel et de l’absence d’algorithme. Boyd a contribué à la collecte d’une grande partie des données et a été l’auteur principal de l’article.
Appliquer la science au-delà de la perte auditive : TDAH et autisme
Dans leurs conclusions, les chercheurs ont écrit que « l’algorithme d’inspiration biologique a permis d’obtenir des gains d’intelligibilité importants dans des conditions où une approche standard de formation de faisceaux a échoué. Ces résultats confirment de manière convaincante les avantages potentiels des algorithmes d’inspiration biologique pour aider les personnes malentendantes lors de soirées cocktail. » Ils en sont actuellement aux premiers stades de test d’une version améliorée intégrant la technologie de suivi oculaire pour permettre aux utilisateurs de mieux orienter leur attention auditive.
Les connaissances scientifiques sur lesquelles repose l’algorithme pourraient avoir des implications au-delà de la perte auditive.
« Les circuits [neuronaux] que nous étudions sont beaucoup plus généraux et fondamentaux », explique Sen. « En fin de compte, ils sont liés à l’attention, à la concentration – c’est précisément pour cela que le circuit a été conçu. À long terme, nous espérons étendre cette approche à d’autres populations, comme les personnes atteintes de TDAH ou d’autisme, qui rencontrent également de réelles difficultés face à la multiplicité des événements. »
https://www.bu.edu/articles/2025/new-bu-developed-algorithm-help-hearing-aid-users