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“Nicholas A. Lesica, Why do hearing aids fail to restore normal auditory perception? Trends in Neurosciences. Opinion Article. 2018. April. 

https://doi.org/10.1016/j.tins.2018.01.008”

版权归Trends in Neurosciences或原作者。

翻译的目的只是为了让中文读者能了解知识，仅供个人交流学习。 

听力损失是一种常见的影响生活质量和心理健康的问题。助听器仍是一项解决方案，但是，不幸的是，即便最新的助听器设备对于噪声环境下的言语感知的帮助仍甚微。一般认为听力损失主要是由于灵敏度的降低，但人们也知道听力损失会引起的声诱发的神经活动的复杂失真，而这种变化并不能通过声学放大这一种方式来矫正。

听力损失是个严重的亟待解决的问题

据估计全球约有听力损失者5亿人。听力损失不仅仅带来不方便，并且可能引起认知疾病。尽管如此，仅有10%-20%的有明显损失的老年人使用助听器。原因很多（心理原因、社会因素等），但是有一个最重要的因素是现在的设备在噪声环境下没什么效果。使用者常常抱怨“我听见你说话了，但听不懂”，助听器如果不能再常见的社交环境中帮助言语理解，那还是远远不够的。

为什么正常人耳可以做得很好？简单的答案：放大、压缩和频率分析

耳蜗将传入耳的声振动信号转换为电信号，通过听神经（AN）传入大脑（图1A）。沿着耳蜗的基底膜（BM）随着声音振动。随着基底膜运动，相接触的内毛细胞（IHC）将释放神经递质到周围的听神经纤维进而诱发神经活动（图1B）。

微弱声音驱动基底膜产生的运动不足以诱发听神经兴奋，因此需要外毛细胞（OHC）对基底膜的被动运动进行主动增强（图1B）。OHC的放大程度随着声音的变大而减小，这就实现了对声音的压缩。这个压缩使得跨度在六个数量级范围内的声级能够在听神经的有限的动态范围内被编码（图1C，黑色线）。

基底膜的力学特性沿着它的长度逐渐变化，产生了所谓tonotopy-声音频率和耳蜗最敏感位置点之间的系统性对应关系。因为Tonotopy，耳蜗内不同位置处的基底膜运动的幅度和随后的听神经活动反映了当前输入声音在各个频率的功率。在对低频声特别灵敏的耳蜗区域，输入声音的频率成分也会反映在基底膜运动和听神经活动的相位锁定现象中，这变现为以信号周期为基础的活动模式。因此耳传送给大脑的声音信号是经过频率分析的（图1D）。

什么是听力损失？简单的答案：灵敏度降低

听力损失的致病原因包括基因、耳毒药物、噪声下暴露、和老化。最常见的听力损失形式与灵敏度的损失有关，包括对微弱声不能再诱发听神经兴奋、强声诱发的听神经活动也比健听耳诱发的少（图1C,灰色线）。这种灵敏度的损失通常是由于外毛细胞功能缺失导致。This loss of sensitivity most often results from the dysfunction of OHCs, which can suffer direct damage (sensory hearing loss) or be impaired indirectly due to degeneration of the stria vascularis, the heavily vascularized wall of the cochlea that provides the energy to support active amplification (metabolic hearing loss).听力损失的效应通常最先在耳蜗的高频敏感区出现，在这个区域外毛细胞的放大量最大。While a number of attempts have been made to identify distinct phenotypes of hearing loss, a recent systematic analysis of a large cohort revealed a continuum of patterns from flat loss that impacted all frequencies equally to sloping loss that increased from low to high frequencies.

助听器恢复了灵敏度，但未能恢复正常感知

多数现在的助听器主要通过多通道宽动态范围压缩来代替缺失的外毛细胞放大压缩功能。这可以增强对微弱声音的感知，但是不幸的是，不足以恢复噪声环境下中的言语感知。很多助听器还包含一些附加功能-指向性麦克风、移频等 – 这个可以被用于某些场合，但总体上收效甚微。

在当今助听器设计中隐含的一个假设是，听力损失主要通过简单地将神经兴奋恢复到应有的量级来解决。然而，这是一个简单粗暴的做法：听力损失不仅仅削弱了神经响应，它还引起了神经响应的失真。言语感知不仅依赖于神经活动的整体量级，还依赖于随时间变化的神经元之间的特定兴奋模式。现在助听器不能恢复正常感知的部分原因是不能够恢复这些模式中的某些重要方面（图2，关键图）

耳朵在做着什么？正解：非线性信号处理

认为耳朵在对输入信号做简单的频率分析的观点是不充分的，因为耳蜗是高度非线性的。外毛细胞提供的放大和压缩是一种非线性，但这是相对简单的，并且从理论上来说可以用现在的助听器恢复。然而每个外毛细胞可以调节的基底膜运动不仅限于该细胞接触到的耳蜗区域，还有其他区域也会受影响。故而，声音进入健康耳后会受到有跨频率交互的复杂非线性处理的影响。由于这种交互作用，声音中任何特定频率的放大程度不仅取决于对应频率的功率还受到其他频率的功能的影响。

由于跨频率交互，听神经对某个声音的兴奋模式会与单纯的信号频率分析得出的模式在若干方面有所不同（图3A，黑色线）。其中一个是畸变产物的产生：输入声信号中两个频率的交互作用可能在对第三个频率更灵敏的耳蜗位置产生额外的基底膜运动和听神经兴奋，而输入声音中实际上并没有那第三个频率的成分。另一个是抑制，即某个位置的外毛细胞减弱相邻位置基底膜运动的能力。这个抑制提供了尖锐的频率调谐，导致基底膜上的一个局部赢者通吃交互，可使得声信号中的主要频率得到放大。这种高灵敏度对噪声环境中至关重要，否则语音中的重要频率成分可能被掩盖（obscured）。

什么是听力损失？正解：神经响应模式的严重失真

跨频率交互的损失

因为跨频率交互取决于外毛细胞，所以引起灵敏度降低的外毛细胞功能障碍也会减弱跨频率交互。结果导致，从受损耳传向大脑的听神经响应模式与健康耳的模式（图3A，灰色线）会有很多不同。不幸的是，这些受损的模式不能给噪声环境中的感知提供足够的基础：没有跨频率交互提供的非线性处理，不同声音诱发的模式的可区分度更差并且对噪声的抵抗力越差。

外毛细胞放大和压缩使基底膜的频率调谐更尖锐，因此听神经纤维对他们偏爱的频率的选择性变得更高（图3B,黑色线）。这种尖锐的调谐使得每个神经纤维的全部动态范围能被用于一个窄的频率范围，进而不同的频率所诱发的响应可以被用于轻松地把它们区分。然而，当外毛细胞功能受损后，基底膜就失去了尖锐的调谐特性并且听神经纤维只能使用更窄的动态范围来应对更宽的频率范围（图3B，灰色线）。对于复杂声音例如语音，这会导致听神经纤维之间响应模式的模糊化（smearing），进而使得大脑在区分相似声音诱发的模式时遇到困难，特别是在噪声环境中（图3C）。

外毛细胞损伤还会引起单个纤维的偏好频率向被动基底膜运动的更低的偏好频率偏移（图3B，箭头）。因为外毛细胞损伤通常始于对更高频灵敏的耳蜗区域，这导致tonotopy性质产生失真而耳蜗大多只对低频更灵敏（图3D）。这种失真很大程度的减少了大脑接收到的高频信息，而这些高频信息对于噪声环境中的语音感知至关重要。

隐性听力损失

听力损失不仅会对外毛细胞产生影响，还可能有些听力损失会影响听神经本身。特别是，近期的研究使人注意到一种未知的听神经退化形式：对外周轴突或内毛细胞突触端（the peripheral axon or the IHC synaptic terminal）的伤害（图4A），进而引起功能损伤。这种突触病变会在听神经细胞体本身损伤前很久就能发生，并且已经被命名为“隐性听力损失”（hidden hearing loss），因为它的效应还没有在标准临床听力检测中确认。这些检测仅测量对微弱声的灵敏度，然而隐性听力损失似乎to be selective for那些有高兴奋阈限的只对强声敏感的听神经纤维。

即便在健康耳中，外毛细胞放大也不足以把输入的声音压缩到单个听神经纤维的动态范围内。因此，在宽声级范围内的差别灵敏度通过动态范围分解来实现——神经纤维之间的并行处理，每个神经纤维有不同的兴奋阈限并且在一个相对小的范围内最灵敏（图4B）。因为高阈值的纤维提供对强声的差别灵敏度，它们的损失会对噪声环境中的言语感知产生重要的影响。强声使得低阈值的纤维过饱和而导致它们最大程度兴奋，进而不能再对声音幅度的细小变化产生灵敏反应（图4C；注意声音频率信息仍可能通过这些纤维的时域模式被传递）。因此，当高阈值纤维出问题时，强声幅度中的变化就不能在耳传给大脑的信号中得到很好的表达。连接人类的隐性听力损失与感觉缺陷的直接证据还欠缺；然而，从人类中获得间接证据与从动物中获得的直接证据有很大程度的一致性，并且这一领域的新的研究热潮看似会在不远的将来取得进展。

大脑可塑性

听力损失的影响也从耳扩展到了大脑本身。一个被大量观察到的听力损失的效应是抑制音（inhibitory tone）的降低。抑制音是mediated by changes in GABAergic and glycinergic neurotransmission throughout the central auditory pathway.听力损失减弱了从耳到大脑的信号，随后t downregulation of inhibitory neurotransmission is thought to be a form of homeostatic plasticity that effectively amplifies the input from the ear to restore brain activity to its original level. 抑制的降低能改进一些感知方面（例如，对微弱声的检测），但也可能有负面的后果。

与助听器特别相关的一个效应是响度重振（loudness recruitment），随着声级升高大脑兴奋异常快速增长（并且，因此，感觉为响度快速增长）。响度重振破坏了声级中对语音感知至关重要的起伏变化，并且当与听力损失同时存在时，会使得声音中仅有一个很小范围的声级是可听且舒适的。听力损失伴随的可塑性还可能在其他方式上对语音感知带来伤害；例如，如果像常见的听力损失在不同频率上程度不同，可塑性可能导致大脑中tonotopic映射关系重组，进一步对灵敏度损失最大的频率的表达带来失真。

中枢处理障碍

最常见的有明确中枢成分的听觉障碍是时域处理损伤（The most commonly observed auditory deficit with a distinct central component is impaired temporal processing），例如，不能检测到一个持续声中间的短暂停——这对大脑中的兴奋和抑制间的平衡依赖很高。时域处理损伤会降低对双耳间时间差的灵敏度，并且妨碍使用空间线索解决从一群说话人中分离出某一个讲者的所谓鸡尾酒会问题的能力。助听器在改进声音定位上建树甚少，实际经常由于引入了失真的双耳线索而把情况弄糟。

即便不考虑定位问题，时域处理也对语音感知至关重要。很多噪声环境中的语音感知似乎是通过在“谷”（噪声弱的短暂时间段内）中聆听来解决的。时域处理也让我们可以把多讲者依赖发音音高来区分，这对解决鸡尾酒会问题很重要。听力损失损伤了感知音高中细小变化的能力，并且重要的是损伤了基于发音音高来区分两个说话人的能力。音高处理障碍部分源于前面说到过的耳蜗功能障碍，但中枢大脑区域的变化似乎也有一定作用。

从听觉处理障碍在往上说：认知因素的作用

前面提到的听力损失的外周和中枢效应导致语音的神经表达失真。然而，这些感觉问题困扰着很多人，特别是年长的人们，他们遇到的困难经常不能简单通过听力损失程度来预测，即便把对弱声和强声的处理障碍都考虑进来也是如此。近年来，语音感知的神经表达失真的终极影响，以及尝试修正它的效力，很大程度上依赖于认知因素。

过去十年中，已经开始建立语音感知中听觉和认知处理间交互的理解的概念模型。在主动聆听时，中枢听觉系统的神经兴奋模式被送到语言中心，该中心将兴奋模式与已经存储的不同语音元素的表达进行匹配。在健康的听觉系统中，当在安静环境下听语音时，输入的神经兴奋模式和适当的存储表达进行自动基于音节对音节的匹配，并且需要很少的认知过程。然而，当在噪声背景中听语音时，输入的神经兴奋模式将被失真，特别是在一个受损的听觉系统中，并且与存储的表达之间的匹配将不再清楚。对于长期听力损失来说，由于存储表达变得更不稳健，这个问题可能更复杂。

当输入神经兴奋模式和存储表达间的匹配不清晰时，认知处理开始工作：执行功能专注于集中注意力在感兴趣的说话人而忽略其他声音，进而减少背景噪声干扰；工作记忆存储存储几秒的神经兴奋模式来将跨多个音节的信息进行整合；词汇环路利用文脉线索来收窄可能的匹配范围并且推测没听到的词。这个模型解释了为什么年老听者的语音感知性能的变异性是通过认知功能差异来解释的；高的认知功能可以弥补输入神经响应模式的失真，而低的认知功能会把情况搞糟。

重要的是，认知功能对语音感知的影响即便在使用助听器时依然存在。现代助听器使用的很多高级处理策略会引起输入语音的失真。有高认知功能的听者可能能够忽略这些失真而利用音质中的改进，而那些有低认知功能的听者可能觉得这些失真分散了他们的注意力。我们对认知功能对助听器收效的影响的了解在近些年有了很大进展；然而很多问题仍然需要解决，已经有一些事项需要在设计新设备时予以考虑（箱1）。

结语和展望

Epilogue

为了恢复正常听觉感知，助听器不能只提供放大功能，还应该将输入声音转换并矫正神经响应中的失真，这些失真可能来自于耳蜗中跨频率交互的损失、隐性听力损失、大脑可塑性和中枢处理障碍。当然，说着容易做着难。首先，对于严重耳蜗损伤——例如，在内毛细胞缺失的“死区”——完全恢复感知可能不现实。认知在轻中度损伤者中，设计合适的转换方法来恢复理想的神经响应也是超级难题。

幸运的是，有若干近期的进展可能有助于改进。我们对听力损失引起的失真的理解在快速发展，并且随着对这些失真的本质了解得更清楚，设计响应的处理方案就更加容易了。向其他医学领域一样，可能也需要考虑利用新的机器学习技术。深度神经网络可以从数据中直接学习复杂的非线性关系，这可能会帮助人类工程师找到新的方案。这些方法需要的数据量超出了现有的实验能力，但是大规模神经兴奋记录的新技术可能能满足它们。

神经活动的大规模记录也可能被用于解决另一个大挑战：idiosyncratic nature of hearing loss。每个个体的耳蜗损伤模式都不同，进而引起了唯一的神经响应失真。然而，因为神经响应的研究通常是基于多个个体间的小规模记录的平均，我们还没有最优的办法处理个性化的单一个体数据。大规模记录可能对单一个体中完整兴奋特性记录来帮助解决这个问题。这个信息应该也会帮助改进我们通过非侵入式或微小侵入式临床测试来推断耳蜗病变背后的模式的能力。

既然助听器可能继续是未来一些年听力损失处置的主要手段，那么继续改进设备力图达到恢复正常听觉感知仍至关重要。这个目标将是有挑战性的，并且对于重度听力损失者来说助听器可能永远都不足够。然而，如果下一代设备的设计能将听力损失按照对大脑中的兴奋模式的失真的处理，而不是耳中的灵敏度损失，对轻中度听力损失的巨大提升有可能的。随着可穿戴设备的社会接受度的提升，政策的变化，和非处方个人放大产品的发展，我们有机会在不远的未来为数以百万级的人的健康福祉提供帮助。

——译者：孟庆林博士   华南理工大学物理与光电学院声学所讲师

研究方向为人工耳蜗的语音感知和信号处理

本文转载已获得授权，译文版权归孟博士所有

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