综述:听力障碍可穿戴辅助技术的系统综述:当前格局、用户体验与未来方向

《Applied System Innovation》:A Systematic Review of Wearable Assistive Technologies for Hearing Impairment: Current Landscape, User Experience, and Future Directions Mihai Emanuel Spi?? and Ovidiu Andrei Schipor

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年03月29日 来源:Applied System Innovation 3.4

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  背景:听力障碍影响全球很大一部分人口。辅助技术的发展,特别是可穿戴设备,对减轻这些挑战至关重要。方法:研究人员对听力障碍个体的可穿戴辅助技术进行了系统文献综述,分析了来自不同资源(IEEE Xplore、ACM数字图书馆和Web of Science)的106

  
背景:听力障碍影响全球很大一部分人口。辅助技术的发展,特别是可穿戴设备,对减轻这些挑战至关重要。方法:研究人员对听力障碍个体的可穿戴辅助技术进行了系统文献综述,分析了来自不同资源(IEEE Xplore、ACM数字图书馆和Web of Science)的106篇科学文章。综合分析围绕设备类型、身体位置、用户研究方法、感官模态和应用领域展开。结果:研究发现强调听觉和视觉反馈、传统助听器与智能可穿戴设备的结合、以及聚焦于言语理解与可用性的实验评估。视觉分析显示朝向体戴和腕戴触觉设备的显著解剖学转变。虽然言语准确性被严格报告,但用户中心指标如舒适度和电池寿命常被忽略。结论:为解决这些差异,研究人员提出了HEAR框架(混合架构、参与体验、自适应系统、真实世界验证)。这一战略路线图倡导感官输出的多样化、更广泛的纵向用户研究以及开发无缝融入用户日常生活的自适应多模态解决方案。
1. 引言
听力障碍影响全球很大一部分人口,范围从轻度听力损失到重度耳聋,影响沟通、社交互动和整体生活质量。可穿戴辅助技术的发展对减轻这些挑战至关重要,使个体能够更好地感知和与其听觉环境互动。本文中,“可穿戴辅助技术”被定义为涵盖传统医疗设备(如数字助听器、人工耳蜗)和面向消费者的“智能可穿戴设备”(如智能手表、触觉背心、增强现实眼镜)的广泛范畴,这些设备被重新用途化或设计用于听觉辅助。听力损失的日益普遍凸显了对创新解决方案的迫切需求。据世界卫生组织(WHO)统计,全球超过15亿人存在某种程度的听力损失,预计到2050年将增至25亿。在此背景下,可穿戴设备为应对多样化的听觉需求提供了隐蔽、便捷且日益强大的手段。尽管技术快速进步,但这些设备的特性、评估方法和用户体验方面的研究知识仍显碎片化。本系统综述的主要目标是对关于聋人和听障人士可穿戴辅助设备的最相关科学贡献进行系统性映射和定量描述性分析,重点关注工程和人机交互进展。综述提出了四个研究问题(RQ1-RQ4),涉及设备特性、用户研究特征、感官模态与性能指标、以及主要应用领域。

2. 材料与方法
本系统综述遵循PRISMA 2020指南进行,研究方案未注册。为了在复杂的辅助技术领域结构化现有贡献,研究人员进行了聚焦于听力障碍个体可穿戴设备的系统文献综述(SLR)。综述过程包括识别、筛选、资格评估和数据提取四个阶段。

2.1 范围
本SLR的主要目标是对聋人和听障人士可穿戴辅助设备的最相关科学贡献进行系统性映射和定量描述性分析。分析围绕三大支柱展开:首先,设备特性与解剖位置,区分医疗级解决方案(助听器、人工耳蜗)与消费级智能可穿戴或实验原型,并分析解剖位置以理解人体工学趋势。其次,交互模态与技术规格,分析用于反馈的感官模态(听觉、视觉、触觉),评估硬件与软件,包括传感器类型(IMU、麦克风、柔性传感器)、连接协议和信号处理技术。第三,研究成熟度与应用背景,审查用户研究特征(样本量、年龄组、研究时长),并将应用领域分类为日常使用、临床环境、教育环境或工业背景。

2.2 设计与实施
检索策略针对三个首要科技数据库:ACM数字图书馆、IEEE Xplore和Web of Science,覆盖工程、计算机科学和医疗技术文献。布尔字符串结合三个概念簇:目标人群(如“hearing impairment”“auditory disability”“deaf”)、技术形态(“wearable”“body-worn”“smart device”)、功能目的(“assistive technology”“hearing aid”“sensory substitution”)。检索覆盖所有年份至2026年1月,初始获得780条记录(ACM 46,IEEE 251,Web of Science 541)。

2.2.1 筛选与过滤
首先去除118篇重复记录,剩余662篇基于标题和摘要进行初步筛选,排除无关领域研究,58篇报告无法获取或缺乏足够元数据,最终604篇进入全文评估。

2.2.2 资格标准
应用严格的纳入与排除标准(EC):EC1要求全文为英文;EC2限定为同行评审论文(期刊、会议);EC3要求明确提出、开发或评估针对听力障碍个体的可穿戴硬件或软件解决方案。边界案例由两位作者独立评估并达成共识。此阶段排除498篇,原因包括缺乏可穿戴组件(359篇)、未针对听力障碍(47篇)或多项标准不符(92篇)。最终语料库包含106篇科学文章,发表时间跨度为1897年至2025年。

2.2.3 数据提取
对106篇文章采用系统数据提取协议,提取变量包括设备形态、传感器类型、反馈模态、参与者统计、研究时长、实验设计以及关于用户体验的定性数据(可用性、舒适度、社会接受度)。

3. 结果
对106篇文章的分析揭示了各维度的明显模式。

3.1 可穿戴辅助设备的特性(RQ1)
设备特征/技术规格显示对功耗受限、多传感器系统的关注。传感器类型包括麦克风、加速度计、陀螺仪、sEMG传感器、柔性传感器、压力传感器、摄像头、超声波传感器、红外传感器、GPS、EOG电极和珀尔帖模块。连接方案以蓝牙、Wi-Fi、BLE和无线传感器网络为核心。软件组件包括移动应用、操作系统和用于自动语音识别(ASR)、数字信号处理(DSP)和滤波的人工智能/机器学习(AI/ML)算法。电池寿命是常被提及的设计约束,但具体运行小时数在31篇中仅被笼统提及。设备身体位置显示对靠近听觉系统的偏好:耳部(33篇)、头部(20篇)、身体(15篇)、腕部(9篇)、手部(7篇),以及其他位置(颈部、胸部、腰部、前臂、手臂)。设备类型方面,智能可穿戴设备最为常见(45篇),其次为助听器(44篇)。助听器主要用于听觉反馈,而智能可穿戴设备表现出高度的多模态集成,结合视觉和触觉反馈。

3.2 用户研究的特征(RQ2)
用户研究涉及不同参与者数量、年龄组和方法,但研究时长通常较短。研究成熟度存在“成熟度差距”:大多数贡献集中在短期小规模试验。42篇文章明确报告用户研究,参与者数量范围从单案例到大规模部署,典型范围2-116人,中位数约15人。研究时长/干预长度大多限于单次会话(24篇)。设备类型与研究成熟度的关系分析显示,针对新型多模态“智能可穿戴”的研究主要停留在概念原型或短期实验室研究,而传统助听器算法研究更可能包含纵向现场试验。

3.3 感官模态与性能指标(RQ3)
感官模态强调多模态反馈:听觉反馈(50篇)、视觉反馈(26篇)、触觉反馈(22篇),触觉常伴随振动(18篇)。评估指标存在对技术功效的偏向:准确性被严格报告,而舒适度和电池寿命等关键采纳因素常被忽略。结果指标包括客观和主观评价,言语准确性是主要指标,其次是言语和声音质量指标(如语音接收阈值SRT,感知语音质量评估PESQ)。

3.4 应用领域(RQ4)
应用领域/用例以日常使用为主(50篇),临床环境为第二大领域(26篇),其他包括教育环境(5篇)、一般医疗保健(3篇)、工业/职业环境(3篇)和社交互动。桑基图(Sankey diagram)显示,助听器几乎完全流向临床使用中的听觉反馈,而智能可穿戴设备则大量分支到日常使用中的视觉和触觉模态。

4. 讨论与未来方向:HEAR框架
系统分析揭示了技术和研究方法上的差距,包括依赖听觉反馈、忽略用户中心指标、缺乏动态适应以及缺乏纵向真实世界评估。为弥合这些差距,提出HEAR框架:混合架构、参与体验、自适应系统和真实世界验证。

4.1 混合架构与多模态集成
当前多数设备依赖听觉输出,在低信噪比(SNR)环境下失效。未来应探索混合架构,将信息分布到多个感官通道,降低听觉皮层认知负荷。这涉及向感觉替代和增强转变,将语义信息编码到非听觉信号,如电触觉刺激或热反馈。通过将方向提示或环境警报卸载到触觉或视觉域(通过增强现实AR或智能眼镜),可穿戴系统可维持用户情境意识而不淹没残余听力。“混合”概念还扩展到设备互操作性,辅助技术应从独立医疗单元转变为个人区域网络(PAN)的节点。未来开发可创建跨设备生态系统,如智能手表提供触觉警报,智能眼镜提供实时字幕或说话人识别。

4.2 参与体验与消除污名设计
技术准确性常被优先考虑,而舒适度、美观和社会可接受性被忽视。为促进参与体验,设计理念应从基于缺陷的医疗模型转向时尚前卫的消费电子模型。“设备污名”(被视作残疾的恐惧)是设备弃用的主要原因。未来研究应优先考虑“隐形”计算或模仿珠宝或标准可穿戴设备的配件形态,模糊医疗辅助与时尚配饰的界限。参与体验还包括用户在自身康复中的主动参与。将游戏化策略直接集成到可穿戴界面,可提供实时奖励反馈以鼓励持续使用。

4.3 自适应与情境感知系统
当前信号处理算法缺乏动态性,难以应对“鸡尾酒会问题”。自适应系统支柱要求集成情境感知人工智能。未来可穿戴设备可利用超低功耗机器学习(TinyML)和边缘计算在设备本地处理数据,保护隐私并降低延迟,实现实时环境分类和动态调整降噪与放大曲线。自适应性还应扩展到个体用户,通过自学习算法持续监测用户偏好,创建与用户特定听力曲线和耐受水平相符的“个性化声音景观”。

4.4 真实世界验证与纵向研究
近半数已分析研究依赖单次实验室实验或健全受试者替代。真实世界验证对于确保理论进展转化为实际效益至关重要。未来研究应转向持续数周或数月的纵向“在野外”评估,以滤除“新奇效应”并暴露物理不适、皮肤刺激和认知疲劳等长期采纳障碍。研究界还应将参与式设计作为标准实践,让聋人和听障社区从早期概念阶段就作为共同设计者参与。

5. 局限性
本工作存在若干局限性。首先,检索范围限于IEEE Xplore、ACM数字图书馆和Web of Science,排除了如PubMed等医学特定数据库,因此未涵盖纯临床研究。其次,106篇纳入研究间存在高度异质性,包括不同人群、设备成熟度和评估时长,因此关于用户体验和功效的结论应谨慎解释。第三,纳入标准限于英文同行评审学术文章,排除了灰色文献,可能低估了当前商业可用解决方案的状态。

6. 结论
本系统综述提供了对听力障碍可穿戴辅助技术的全面概述,分析了106篇科学文章以映射当前研究格局。研究发现强调了持续创新的领域,特别是在集成先进传感器、连接性和软件智能方面。对听觉和视觉反馈的依赖以及广泛的用户研究反映了对功能表现和用户体验的承诺。然而,短期用户研究的主导地位表明需要更多纵向研究以理解长期适应和满意度。未来研究应优先考虑整体设计,采用以用户为中心的方法,发展高度个性化、情境感知的设备,并实现能源效率、微型化和先进AI算法的突破。通过多样化感官输出并进行纵向评估,该领域可继续朝着创造真正赋能的解决方案演进。
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