Intent用AI听见 | 孩子总走神?不一定是注意力问题,而是助听器在“拖后腿”

邢台奥迪康助听器
2026-01-27



今日话题

# 新一代儿童助听解决方案#

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梁老师(班主任)

12:00

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乐乐妈妈,有个事情想和你反馈下,开学也有一段时间了,我观察下来,发现乐乐上课注意力不太集中,容易走神发呆,不知道孩子平时作息怎么样?是不是睡眠不够?

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您之前也和我提过乐乐戴了助听器,是不是乐乐不太能听清楚老师上课的内容?

梁老师,谢谢你的反馈,最近确实感觉作业错题多了,我还以为是学习难度上去了,等乐乐回家我问问是什么情况。

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20:30

梁老师,我问过乐乐了,她说有时候确实听不清老师讲话,不由自主就走神了,也没和我们说过。我这周末再带她去检查看看。

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许多家长和老师误以为,佩戴助听器的孩子走神是“态度问题”,却忽略了一个残酷事实:传统助听器在远距离、视线外方向的声音收集上存在天然缺陷。

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当孩子需要竖起耳朵分辨老师转过身在黑板写字时的讲解、课堂上后排同学从背后传来的问题回答,甚至体育课操场上忽远忽近的指令时,助听器传递的可能是断断续续、甚至是被当成干扰声源衰减后的声音。

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不专心?听不清!

传统助听器的工作原理是通过方向来收集声音,大部分以正前方为主。可课堂是动态的,老师会走动、转身、写板书。无法保证永远只在孩子的正前方说话,当老师离开麦克风收集方向时,声音将被助听器的处理机制所衰减,孩子听到的只剩“碎片”。

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乐乐的妈妈回忆:“孩子有说过‘声音像被蒙在布里’,必须特别专注才能听清。”这种高强度代偿性专注,会导致“听配能”(Listening Effort)急剧消——就像近视的人拼命眯眼看黑板,不一会儿就头晕眼花。孩子不是走神,是大脑太累,不得不开启“省电模式”。

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如何帮助孩子改善?

打破方向限制,让声音“主动找到孩子”,解决“假性走神”。

奥迪康Intent搭载第二代深度神经网络技术(DNN2.0):实现从传统“方向性收集”到“声源种类收集”的跨越,无论言语声在孩子的任意方位,距离,都会准确收集。

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通过AI人工智能-深度神经网络DNN模拟人类自然学习过程,还原一个清晰、完整、平衡的声音场景。在听到环境中所有声音的同时,次要声源也不会干扰主要声源。

结合创新性“4D传感器”技术,Intent感知到孩子头部和身体的各种运动,智能判断、自动调整助听器功能,提供恰到好处的聆听支持。

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实验证明:当使用开启了4D传感器和深度神经网络DNN2.0的助听器后,相比于没有这两项功能的助听器,在获得同等准确率的前提下,精力损耗大大降低,也就是说能让孩子在听课过程中听得“更轻松”,听得“更轻松”之后,自然也就能够更长时间的集中注意力去理解老师的教学了。

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梁老师(班主任)

16:18

梁老师,想问下乐乐最近在学校里上课情况怎么样?

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乐乐妈妈,宝贝现在上课积极度提高了很多,也更愿意主动举手回答问题了,最近作业正确率也高了不少👍希望宝贝继续保持!


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这些改变不是奇迹,只是技术终于匹配了孩子的努力。走神的孩子或许正在与助听器打一场无声的仗。当我们用科技补上“距离”和“方向”的缺口,孩子们才有机会把全部注意力,留给理解、思考、回应,而非挣扎。#邢台助听器#邢台奥迪康助听器专卖店


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