補聴器は私の聞こえに何をしている？ ~ Pythonで"見えない処理"を可視化する
私は高音域の聞き取りが弱く、会話の子音や電子音をよく取りこぼします。
補聴器に助けられていますが、その中でどんな処理が走り、私の聞こえをどう変えているのかについては良く分かっていませんでした。
この小さな機械は、あらゆる音を拾って私の耳に届けるまでに、一体何をしてくれているのだろうか...？
その疑問が出発点です。
本トークでは、補聴器の技術を紐解きながら、Pythonによる可視化と音のデモで、専門外の方にも分かりやすく解説します。
具体的には、NumPy / SciPy / sounddeviceのライブラリを用いて、補聴器に関連する以下の処理を実装し、図と音で確認します。
- 自分の聴力検査(オージオグラム)から、弱った高音をどれだけ補うかを決める
- ハーフゲイン則で周波数別のゲインを作る
- マルチバンド圧縮(WDRC)の入出力特性を描く
- 加工前後の音を比較する
- ハウリングが鳴る仕組みを確かめ、抑える
参加者は、リアルタイム音声処理と音響信号処理の可視化レシピを持ち帰れます。
Python の基本構文がわかれば十分に楽しめる内容です。
耳の中でずっと見えなかったものが、コードと図とデモでくっきり見えてくる——その「わかった!」という瞬間の小さな感動を、会場のみなさんと一緒に味わえたらと思っています。
このトピックに関するあなた自身の経験を教えてください
私は高音域の聞き取りが弱く、本トピックの題材でもある補聴器ユーザーです。
業務では医療機器のソフトウェア開発に携わり、Pythonによる音響信号処理を用いた開発経験があります。
また、学生時代は建築音響の研究室に所属し、音に関するバックグラウンドを持ちます。
これらの知識や経験を用いて、本トピックを分かりやすく可視化・解説します。
この発表を通じて、参加者とどんな議論が可能ですか？
参加者の方々と、以下の様なことが議論可能かと考えています。
- 可視化: どの様な見せ方が「理解」に効果的か。自分の領域の"見えない信号"を、どう可視化すると伝わるか
- Pythonの実装: リアルタイム音声処理をPythonでどこまでやれるか
- 改善: 遅延やハウリングを、適応フィルタ・ノイズ抑制・機械学習などでどう抑えるか
「見えない聞こえを、見える化して理解する」体験を、参加者の方々とそれぞれの専門性と持ち寄って深められたらと思い
鉄道屋 → WEB屋 → 音の会社 → お宿業界 → 睡眠業界
などやってきました。
音に関するテックやソフトウェア開発が好きです。