1Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

CONCEPTION D’UN ALGORITHME DE GESTION DU BRUIT BASÉE SUR DES PREUvES CLINIqUESpar Justyn Pisa, Matthew Burk, Elizabeth Galster

Dans le monde de l’appareillage auditif, la conception basée sur des données probantes est une composante essentielle du processus de développement d’un produit. Elle a pour objectif : (1) d’assurer que le produit est fiable et fonctionne comme prévu et (2) d’assurer que le produit fournit un bénéfice réel et mesurable pour les utilisateurs. De ce point de vue, un algorithme de gestion du bruit réussi doit améliorer, pour l’utilisateur de l’aide auditive, le confort subjectif de l’audition dans un environnement bruyant sans dégrader l’intelligibilité objective de la parole.1,2 Même si ces objectifs semblent clairs, de précédentes itérations d’algorithmes de gestion du bruit ont éprouvé certaines difficultés à remplir ces objectifs.Les algorithmes de première génération ont tenté d’appliquer, à des niveaux de sortie relativement élevés, une réduction générale du gain sur du «bruit» à large bande et non modulé.3 Bien que ces premiers algorithmes étaient capables d’améliorer le confort subjectif face à des niveaux élevés de bruits environnementaux, ils présentaient deux inconvénients majeurs : des constantes de temps plus lentes et un manque de spécificité. Par conséqent, ils étaient incapables de réduire le gain sur le bruit sans diminuer simultanément le gain sur la parole.4

La deuxième génération d’algorithmes a tenté de corriger ce problème en utilisant des constantes de temps plus rapides et en variant les niveaux de sortie sur lesquels était appliquée la réduction du gain sur le bruit.5 Ces algorithmes ont eu un succès limité car les chercheurs

éprouvaient des difficultés à démontrer une amélioration de la compréhension de la parole dans un environnement bruyant ou une préférence des utilisateurs pour ces types de réduction du bruit dans le monde réel.6-8

Depuis qu’une troisième génération d’algorithmes a commencé à se développer, les fabricants essaient diverses méthodes pour améliorer leur performance. Cependant, prouver l’efficacité de ce type de technologie reste difficile.9,10 Bien que certaines études ont montré une amélioration du confort et de la qualité du son1,11 et que d’autres ont démontré objectivement une amélioration ou une absence d’altération de la compréhension de la parole dans un environnement bruyant, la question de savoir si ils sont véritablement bénéfiques pour les utilisateurs est loin d’être résolue.11,12 Toutefois, étant donné le potentiel grandissant des algorithmes de troisième génération pour améliorer les bénéfices du patient, les laboratoires Starkey ont développé un système d’adaptation au bruit qui agit rapidement, le Voice iQ.

Voice iQ a initialement été développé dans le centre de recherches Starkey Hearing Research Center (SHRC) à Berkeley (Californie). L’objectif était la création d’un algorithme de réduction du bruit suffisamment rapide pour réduire le gain durant les pauses de la parole sur une large bande de niveaux de sortie, tout en remplissant le double objectif de maintenir le confort d’écoute sans réduire l’intelligibilité de la parole

2 Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

dans un environnement bruyant. Afin d’estimer le rapport signal/bruit, le système détecte et surveille en permanence les caractéristiques spectrales et temporelles à la fois de la parole et des niveaux de bruit. L’adaptation rapide au gain est appliquée aux sources de bruit non modulé durant les pauses de la parole, même lorsque les niveaux de sortie sont plus bas. Voice iQ lance l’adaptation du gain à un rapport signal/bruit de +5 dB et atteint son potentiel maximal de réduction de gain à un rapport de signal/bruit de 0 dB, tentant d’optimiser la performance à mesure que l’environnement sonore devient plus difficile.

OBJECTIFS DE L’ÉTUDEUne recherche préliminaire menée au centre de recherche SHRC a confirmé l’efficacité de la gestion rapide du bruit en démontrant que l’algorithme fonctionnait comme cela avait été conçu en laboratoire. Il a été recommandé par la majorité des malentendants qui ont participé à différents essais dans leurs environnements.Une fois que le projet a été transféré au siège social de Starkey à Eden Prairie (Minnesota), des essais cliniques supplémentaires sur des patients malentendants ont été menés pour affiner davantage les paramètres de l’algorithme et évaluer s’il procurait un bénéfice au patient, dans un environnement sonore réel pour différents

modèles d’ aides auditives et de degrés de perte auditive.Dans le tout dernier essai clinique, les auteurs ont évalué les effets de Voice iQ sur la compréhension de la parole dans un environnement bruyant, sur la tolérance subjective vis-à-vis du bruit lors de l’écoute de la parole et sur la performance de l’aide auditive dans des environnements sonores du monde réel.

MÉTHODES DES ESSAIS CLINIQUESParticipants

Nous avons mené un essai clinique sur une période de 8 à 10 semaines auprès de 44 adultes atteints de différents degrés de perte auditive (Schéma 1). Les participants de l’étude (15 femmes, 29 hommes) étaient âgés de 22 à 78 ans avec un âge moyen de 59,7 ans. Les participants étaient à la fois des nouveaux utilisateurs et des utilisateurs expérimentés d’aides auditives. Les cinq modèles d’aides auditives utilisés pour cette étude étaient l’intra-auriculaire conduit (ITC), l’écouteur déporté (RIC) à la fois en configuration ouverte (115/50) et en configuration fermée surpuissante (131/71), le contour (BTE) pile 13 avec tube classique et le mini-contour pile 312 avec tube fin. Tous les participants de l’étude ont été appareillés bilatéralement et ont participé à au moins quatre sessions en laboratoire.

Appareillage La formule d’appareillage brevetée de Starkey, eSTAT, a été utilisée pour l’appareillage initial de chaque dispositif étudié. Nous avons réalisé des mesures in vivo avec l’ Audioscan Verifit sur tous les appareillages afin d’évaluer la réponse en fréquences de l’appareillage initial calculé (c’est-à-dire, le premier appareillage) par eSTAT. Afin d’évaluer l’audibilité pour les sons faibles et le confort pour les sons élevés, nous avons réalisé des mesures in vivo en

Schéma 1. Perte d’audition moyenne pour tous les participants de l’étude (+/- 1 écart type-ET).

3Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

utilisant le Signal Vocal International de Test (ISTS pour International Speech Test Signal) 13 à 50, 65 et 75 dB en temps réel et un balayage en sons purs (pure-tone sweep) à 85 dB SPL. Les dispositifs testés ont été réglés lors de chacune des sessions en laboratoire en fonction des rapports des patients sur la performance et le confort liés à l’utilisation de ces dispositifs dans leurs environnements sonores habituels.En moyenne, les pressions «oreille appareillée» (REAR pour Real Ear Aided Response) des aides auditives testées était égales ou supérieures à celles des aides auditives personnelles des patients. Lors de chaque test en environnement réel, les aides auditives ont été programmées avec l’ensemble des traitements de signaux Audioscape c’est-à-dire: Voice iQ, bruit du vent et bruit de machines, directionnel InVision et suppresseur de larsen PureWave Feedback Eliminator.

RÉSULTATSTest objectif

Après que les participants aient porté les aides auditives étudiées pendant environ 3 semaines, nous avons utilisé le test de compréhension dans le bruit (HINT Hearing in Noise Test)14 pour évaluer objectivement leur capacité à comprendre la parole dans un environnement bruyant. La passation du test HINT comprenait des listes de 20 phrases présentées selon un azimut de 0° avec un bruit vocal pondéré généré à 65 dBA délivré par sept haut-parleurs entourant les sujets. Le test a été mené avec 4 programmations : (1) mode omnidirectionnel avec Voice iQ désactivé, (2) mode omnidirectionnel avec Voice iQ activé, (3) mode directionnel avec Voice iQ désactivé et (4) mode directionnel avec Voice iQ activé. Le score HINT le plus bas est synonyme de la meilleure performance.

Nous avons traité les données à l’aide d’une analyse de variance à mesures répétées (RMANOVA) avec la correction de Bonferroni pour les comparaisons multiples. Le Schéma 2 montre la moyenne des résultats au test HINT (en dB de rapport signal/bruit) selon les quatre conditions du test. Il n’y avait pas de différence significative des scores moyens du rapport signal/bruit entre les deux conditions omnidirectionnelles, ni entre les conditions directionnelles (p>0,05). Les scores moyens du rapport signal/bruit de -3,26 dB et de -3,24 dB pour les conditions omnidirectionnelle et directionnelle plus Voice iQ respectivement, ont représenté une amélioration significative (p<0,001) par rapport aux conditions omnidirectionnelles d’approximativement 2,6 dB. L’absence de différence significative entre les conditions de Voice iQ activé et Voice iQ désactivé, dans les conditions omnidirectionnelle ou directionnelle, suggère que la directionnalité, et non pas Voice iQ, était responsable de l’amélioration de la compréhension de la parole dans le test HINT.Comme indiqué dans l’introduction, l’objectif de l’algorithme de gestion du bruit est d’améliorer le confort de l’écoute dans un environnement bruyant sans dégrader la compréhension de la parole.

Schéma 2. Moyenne des résultats au test HINT pour chacune des conditions du test (+/- 1 ET).

4 Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

Ces découvertes ont démontré que Voice iQ a satisfait à cet objectif de ne pas affecter de manière indésirable l’intelligibilité de la parole que ce soit dans les configurations de microphone omnidirectionnel ou directionnel.

Test subjectif

Outre l’évaluation de la compréhension de la parole grâce au test HINT, nous avons évalué le confort ressenti dans un environnement bruyant. Pour cette évaluation, nous avons utilisé le test de niveau de bruit acceptable (ANL Acceptable Noise Level)15,16 en utilisant les mêmes conditions d’appareillage que pour le test HINT. Comme le bénéfice potentiel apporté par l’effet directionnel était l’intérêt de ce test, la réalisation de l’ANL a été modifiée en présentant le signal de la parole selon un azimut de 0° et le bruit vocal pondéré selon un azimut de 180°.

Les participants avaient reçu la consigne de régler le volume de leur aide auditive au niveau le plus confortable (MCL Most Comfortable Level) pour la parole et le niveau de bruit de fond le plus tolérable (BNL tolerable Back-ground Noise Level) pour le bruit lié au discours en cours. Les résultats ont été obtenus à partir de la moyenne de deux tests pour chaque condition d’appareillage. Le BNL a été soustrait du MCL

afin d’obtenir un ANL moyen du sujet.15 Un score ANL plus bas signifie une tolérance pour des niveaux de bruit plus élevés lors d’une écoute attentive du signal de parole. Nous avons traité les données à l’aide d’une analyse de variance à mesures répétées (RMANOVA) avec la correction de Bonferroni pour les comparaisons multiples. Le Schéma 3 montre la moyenne des résultats de l’ANL (dB) dans les quatre conditions du test. Les scores moyens de l’ANL allaient de + 2 dB dans la condition omnidirectionnelle à - 1,33 dB dans la condition directionnelle plus Voice iQ.Malgré un haut degré de variabilité individuelle, l’amélioration de 3,33 dB dans la condition directionnelle plus Voice iQ par rapport à la condition omnidirectionnelle était significative (p<0,001). La tendance illustrée par le Schéma 3 suggère une augmentation du confort subjectif dans un environnement bruyant en utilisant l’algorithme Voice iQ par rapport aux conditions omnidirectionnelle et directionnelle.

Performance dans le monde réel

Afin de mesurer la performance de Voice iQ dans un contexte réel et d’évaluer le bénéfice pour l’utilisateur dans la vie, nous avons demandé aux participants de remplir le formulaire C d’un questionnaire appelé

Échelle des résultats subjectifs du dispositif (DOSO Device Oriented Subjective Outcome Scale).17 Le formulaire C est une évaluation en 24 questions, concentrée sur les signaux de la parole et l’effort d’écoute afin de tenter de mesurer le bénéfice obtenu en portant les dispositifs étudiés dans divers environnements sonores.Les participants devaient noter la performance des appareils auditifs à l’aide d’une échelle de sept points où la valeur 1 correspond à une mauvaise performance et la valeur de 7 à une excellente performance dans diverses

Schéma 3. Moyenne des résultats du test ANL pour chacune des conditions du test (+/- 1 ET).

5Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

situations sociales. Les participants ont évalué la performance de leurs propres aides auditives au début de l’essai clinique tandis qu’ils ont évalué les aides auditives étudiées à la fin de l’étude.

Le Schéma 4 récapitule la moyenne des performances des aides auditives personnelles des participants et des appareils étudiés.Ces résultats moyens ont montré que les dispositifs étudiés surpassaient les dispositifs personnels des participants dans divers scénarios du monde réel, comme l’ont indiqué les scores significativement plus élevés des dispositifs étudiés (sous-échelles d’effort d’écoute (Listening Effort) et signaux de la parole (Speech Cues) (p<0,001), à l’aide du test de rang de Wilcoxon).

DISCUSSIONComme Voice iQ a été conçu en gardant à l’esprit les besoins des personnes atteintes d’une perte auditive, les objectifs de cette étude étaient de valider la performance de l’algorithme de réduction du bruit et de mesurer le bénéfice pour le patient dans sa vie. Les principales découvertes de cet essai clinique ont révélé que :

● L’addition d’un algorithme de réduction du bruit à action rapide comme Voice iQ n’a pas affecté défavorablement l’intelligibilité de la parole comme l’a mesuré le test de compréhension de la parole dans le bruit (HINT).

● Voice iQ a significativement amélioré le confort subjectif dans un environnement bruyant comme l’ a mesuré le test du niveau de bruit acceptable (ANL).

● De manière significative, les participants ont donné une note plus élevée à la performance des aides auditives Voice iQ, mesurée

dans leur vie, qu’à celle de leurs propres aides auditives.Les résultats de cet essai clinique indiquent que Voice iQ répond aux objectifs qui étaient de fournir un algorithme de réduction du bruit à action rapide capable à la fois d’identifier et de réduire le gain sur le bruit indésirable durant les pauses d’une conversation. En conséquence, les nouveaux utilisateurs et les utilisateurs expérimentés d’aides auditives ont démontré l’existence d’une amélioration de la tolérance au bruit sans diminution de leur capacité à comprendre la parole. En outre, comparativement à leurs propres aides auditives, les participants ont signalé un bénéfice accru dans des environnements du monde réel comparativement à leurs propres aides auditives.

Dans de futurs essais cliniques, les chercheurs des laboratoires Starkey continueront à évaluer la performance de l’algorithme d’adaptation au bruit Voice iQ afin de confirmer les découvertes actuelles et répondre aux questions, aujourd’hui sans réponse, de la recherche. Par exemple, la recherche tentera de déterminer les préférences de l’utilisateur pour divers préréglages d’adaptation du gain proposés dans le logiciel d’appareillage Inspire.

Schéma 4. Moyenne des résultats du test DOSO (effort d’écoute et signaux de parole) pour les aides auditives des participants (cercles gris) comparées aux aides auditives de test Voice iQ (cercles verts) (+/- 1 ET).

6 Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

Ainsi, Starkey continuera à poursuivre une approche basée sur des preuves cliniques pour orienter les choix relatifs à la conception de la technologie émergente.

RemerciementsNous remercions tout particulièrement Laurel Gregory et Aaron Schroeder pour avoir offert leurs précieuses connaissances dans la conception de cette étude et Jerry Northern, Shilpi Banerjee et Jason Galster pour avoir révisé cet article.

7Conception d’un algorithme de gestion du bruit basée sur des preuves cliniques

Références

1. Mueller HG, Ricketts TA: Digital noise reduction. Hear J 2005;58(1):10-17.2. Bentler RA: Effectiveness of directional microphones and noise reduction schemes in hearing aids: A

systematic review of the evidence. JAAA 2005;16:473-484.3. Bentler RA, Anderson CV, Niebuhr D, Getta J: A longitudinalstudy of noise-reduction circuits, I:

Objective measures. J Sp Hear Res 1993;36:808-819.4. Levitt H: Noise reduction in hearing aids: A review. J Rehab Res Dev 2001;38(1):111-121.5. Bentler R, Chiou L-K: Digital noise reduction: An overview. Trends Amplif 2006;10(2):67-82.6. Bentler RA: Satisfaction with noise reduction circuits. AJA 1993;2(2):51-53.7. Walden B, Surr R, Cord M, et al.: Comparison of benefits provided by different hearing aid

technologies. JAAA 2000;11:540-560.8. Alcantara JI, Moore BC, Kuhnel V, Launer S: Evaluation of the noise reduction system in a

commercial digital hearing aid. IJA 2003;42:34-42.9. Bentler R, Wu Y-H, Kettel J, Hurtig R: Digital noise reduction: Outcomes from laboratory and field

studies. IJA 2008;47(8):447-460.10. Chung K: Challenges and recent developments in hearing aids, Part 1. Speech understanding in

noise, microphone technologies and noise reduction algorithms. Trends Amplif 2004;8(3):83-124.11. Mueller GH, Weber J, Hornsby BWY: The effects of digital noise reduction on the acceptance of

background noise. Trends Amplif 2006;10: 83-93.12. Peeters H, Kuk F, Lau C-C, Keenan D: Subjective and objective evaluation of noise management

algorithms. JAAA 2009;20(2):89-98.13. Holube I, EHIMA-ISMADHA Working Group: Short description of the international speech test

signal (ISTS), EHIMA—European Hearing Instrument Manufacturers Association, (document contained in a download package with the ISTS signal, January 2010), June 2007, www.ehima.com.

14. Nilsson M, Soli SD, Sullivan JA: Development of the Hearing in Noise Test for the measurement of speech reception thresholds in quiet and in noise. J Acoust Soc Am 1994;95(2):1085-1099.

15. Nabelek AK, Tuckler FM, Letowski TR: Toleration of background noises: Relationships with patterns of hearing aid user by elderly persons. J Sp Hear Res 1991;34:679-685.

16. Nabelek AK, Freyaldenhoven MC, Tampas JW, et al.: Acceptable noise level as a predictor of hearing aid use. JAAA 2006;17:626–639.

17. Cox RM, Alexander GC, Xu J: Development of the Device Oriented Subjective Outcome Scale (DOSO), refereed poster presented at the Annual Meeting.

Société internationale de technologie

auditive, basée à Eden Prairie,

Minnesota, Etats-Unis

Starkey Laboratories, Inc.

6700 Washington Avenue South

Eden Prairie, MN 55344-3476

800.328.8602

StarkeyPro.com

© 2010 Starkey Laboratories, Inc. Tous droits réservés.

Article scientifique paru dans THE HEARING JOURNAL Evidence-based design of an algorithm APRIL 2010 • VOL. 63 • NO. 4