Investigación

• Efectos del sistema eferente sobre el funcionamiento de la coclea en humanos

• Discriminación entre la disfunción de células ciliadas internas o externas en sujetos con pérdidas auditivas cocleares.

• Simulación de la respuesta de sistema auditivo periférico en mamíferos.

• Caracterización de la respuesta de la membrana basilar en humanos

• Mecanismos fisiológicos necesarios para codificar información espectral de alta frecuencia a altos niveles sonoros.

• Procesadores de voz para prótesis auditivas, sistemas de reconocimiento de voz y  de identificación del habla.

Simulación de la respuesta de sistema auditivo periférico en mamíferos.

Los modelos computacionales del nervio auditivo son muy útiles para entender el procesamiento fisiológico básico relacionado con la percepción auditiva. Estos modelos pueden servir como punto de partida en el desarrollo de procesadores de voz basados en la fisiología de receptor auditivo utilizados en prótesis auditivas (véase el siguiente texto). Parte de nuestro trabajo está orientado al desarrollo de estos modelos computacionales.

Publicaciones relacionadas:

• Meddis, R, O'Mard, LPO, and Lopez-Poveda, EA.  (2001).  "A computational algorithm for computing non-linear auditory frequency selectivity," J. Acoust. Soc. Am. 109 (6): 2852-2861.

• Lopez-Poveda, EA, and Meddis, R. (2001).  "A human nonlinear cochlear filterbank," J. Acoust. Soc. Am. 110 (6): 3107-3118.

• Sumner, C, Lopez-Poveda, EA, O'Mard, LPO and Meddis, R.  (2002).  “A revised model of the inner hair cell and auditory nerve complex," J. Acoust. Soc. Am. 111 (5): 2178-2188.

• Lopez-Poveda, E. A., Eustaquio-Martín, A. (2006). "A biophysical model of the inner hair cell: The contribution of potassium current to peripheral compression," JARO-J. Assoc. Res. Otolaryngol. 7(3), 218-235.

Caracterización de la respuesta de la membrana basilar en humanos

Sólo es posible mejorar las prótesis auditivas utilizando los modelos computaciones del receptor si estos reproducen las principales características de la percepción auditiva humana (por ejemplo, la sintonización en frecuencia y la compresión). Parte de nuestro trabajo está dedicado a medir estas características tanto en personas normoyentes como hipoacúsicas.

Publicaciones relacionadas:

• Lopez-Poveda, EA, Plack, CJ, and Meddis, R. (2003).  “Cochlear nonlinearity between 500 and 8000 Hz in normal-hearing listeners,” J. Acoust. Soc. Am. 113, 951-960.

• Plack, CJ, Drga, V, and Lopez-Poveda, EA (2004). "Inferred basilar-membrane response functions for listeners with mild to moderate sensorineural hearing loss," J. Acoust. Soc. Am. 115, 1684-1695.

• Lopez-Poveda, EA, Plack, CJ, Meddis, R, and Blanco, JL. (2005). "Cochlear compression between 500 and 8000 Hz in listeners with moderate sensorineural hearing loss," Hearing Res. 205, 172-183.

Mecanismos fisiológicos necesarios para codificar información espectral de alta frecuencia a altos niveles sonoros.

Los valles espectrales de alta frecuencia generados por el efecto de filtrado de la oreja son pistas importantes para localizar los sonidos. La sincronización en fase está ausente en la respuesta de las fibras del nervio auditivo para frecuencias mayores de 4 kHz aproximadamente. Por lo tanto, es comúnmente aceptado que los valles espectrales de alta frecuencia deben codificarse en la velocidad de la descarga de las fibras del nervio auditivo. Sin embargo, la representación de la velocidad de descarga de estos valles se degrada para estímulos de altos niveles sonoros, lo que genera algunas dudas sobre si los valles espectrales se perciben a altos niveles (Lopez-Poveda, 1996). El propósito de nuestro trabajo es investigar hasta qué punto esto es verdad y cómo se representa dichos valles en la respuesta del nervio auditivo.

Publicaciones relacionadas:

• Lopez-Poveda, EA, and Meddis, R.  (1996).  "A physical model of sound diffraction and reflections in the human concha," J. Acoust. Soc. Am. 100, 3248-3259.

• Alves-Pinto, A., and Lopez-Poveda, E.A. (2005). "Detection of high-frequency spectral notches as a function of level," J. Acoust. Soc. Am. 118, 2458-2469.

• Alves-Pinto, A., Lopez-Poveda, E.A., and Palmer, A. R. (2005). "Auditory nerve encoding of high-frequency spectral information," in IWINAC 2005, J. Mira and J.R. Alvarez (Eds.), Lecture Notes in Computer Science 3561, 223-232.

• Lopez-Poveda EA, Alves-Pinto A, Palmer AR. (2007) "Psychophysical and physiological assessment of the representation of high-frecuency spectral notches in the auditory nerve," in Hearing: From Sensory Processing to Perception, edited by B Kollmeier, G Klump, V Hohmann, U Langemann, M Mauermann, S Uppenkamp, J Verhey.  Springer-Verlag, Heidelberg. pp. 51-59.

Procesadores de voz

Diseñamos procesadores de voz inspirados biológicamente basados en modelos computacionales del oído humano. Nuestro objetivo es utilizar estos procesadores de voz para mejorar los procesadores de voz de los implantes cocleares (en colaboración con Blake Wilson); los sistemas de identificación del habla (en colaboración con el departamento de Investigación Criminal de la Guardia Civil Española) y sistemas de reconocimiento de voz.

Publicaciones relacionadas:

• Wilson BS, Schatzer R, Lopez-Poveda EA, Sun X, Lawson DT, Wolford RD. (2005). "Two new directions in speech processor design for cochlear implants,"  Ear & Hearing, 26, 73S-81S.

• Wilson BS, Schatzer R, Lopez-Poveda EA. (2006). "Possibilities for a closer mimicking of normal auditory functions with cochlear implants," in Cochlear Implants, 2nd Edition, edited by SB Waltzman and JT Roland, Thieme Medical Publishers, New York, pp. 48-56.

• Wilson BS, Lopez-Poveda EA, Schatzer R. (2010)."Use of auditory models in developing coding strategies for cochlear implants," in: Meddis, Lopez-Poveda, Popper, Fay (eds.) Computer Models of the Auditory System. Springer Handbook of Auditory Research, Springer, vol. 35, New York, chapter 9.