banner-anh-web-tuyendung-ky-thuat-vien-thinh-hoc1200x619
Tuyển dụng kỹ thuật viên thính học làm việc tại hearLIFE Việt Nam
25.02.19
WiDEX UNIQUE ™ – Ưu điểm vượt trội dòng sản phẩm Unique 30/50/100
27.02.19
Xem thêm bài

WiDEX EVOKE ™ – Máy trợ thính thông minh đầu tiên trên thế giới

Widex EVOKE ™ Fusion 2 dựa trên nền tảng xử lý WIDEX-E mới nhất, với Công nghệ “Fluid Sound” hay còn gọi là “phân tích dòng chảy âm học” độc quyền, Evoke giúp tự động xử lý tín hiệu chính xác và nhanh hơn trước gấp nhiều lần. WIDEX Evoke ric là thiết bị trợ thính đầu tiên sử dụng tính năng Sound-Sense Learn dựa vào ứng dụng Machine Learning để thu thập thông tin từ sở thích của người đeo và giúp hướng dẫn họ trải nghiệm âm thanh tốt hơn, cá nhân hóa hơn. Evoke ric còn có giải pháp sạc nhanh ZPower sắp được ra mắt trên thị trường, hứa hẹn mở ra kỉ nguyên mới về pin sạc cho máy trợ thính.

Kết nối Bluetooth 2,4 GHz với Ứng dụng trên điện thoại có thể tùy chỉnh, cho phép truyền phát trực tiếp âm thanh cũng như điều khiển trực tiếp từ điện thoại thông minh và máy tính bảng.

  • Kết nối di động không dây trực tiếp (2,4 GHz)
  • Nhiều tùy chọn kết nối không dây thông qua công nghệ WidexLink và Ứng dụng TONELINK
  • Tương thích với các thiết bị nghe hỗ trợ DEX
  • 4 mức hiệu suất 440/330/220/110
  • Sử dụng pin kích thước 312
  • Lớp bảo vệ IP68

Bộ xử lý âm thanh lõi kép của Widex

Bộ xử lý âm thanh lõi kép của Widex.jpg

§  Bộ xử lý kép tăng hiệu năng hoạt động của thiết bị. Tăng 30% công suất xử lý (800 triệu lệnh/s) với sự thay đổi không đáng kể trong mức tiêu thụ hiện tại. §  Kết nối Bluetooth 2.4GHz giúp kết nối thiết bị với điện thoại thông minh nhanh hơn, ổn định hơn. §  Công nghệ Machine Learning – Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc điều chỉnh âm thanh §  Dữ liệu đám mây giúp lưu trữ thông tin, sở thích nghe của người dung để từ đó nâng cao và hoàn thiện các chương trình nghe

SOUNDSENSE LEARN trong ứng dụng EVOKE LÀ GÌ ?

  • SoundSense Learn là một tính năng trong ứng dụng EVOKE trên điện thoại thông minh
  • SoundSense Learn sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa trải nghiệm nghe cho người sử dụng
  • SoundSense Learn cho phép người dùng so sánh các trải nghiệm âm thanh khác nhau ( ví dụ A / B) để tìm ra âm thanh thích hợp nhất cho mỗi môi trường cụ thể( ví dụ: tại nhà, tại văn phòng, khi lái xe…)
  • SoundSense Learn cho phép người dùng lưu lại chương trình nghe yêu thích
  • SoundSense Learn tạo dữ liệu cho Widex để tối ưu hóa sản phẩm trong tương lai
SoundSense Learn là gì

SoundSense Learn là gì

     MACHINE LEARNING LÀ GÌ?

  • Machine Learning là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho các hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm người dùng mà không cần lập trình rõ ràng.
  • Machine Learning tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tự học.
  • Quá trình học bắt đầu bằng các quan sát hoặc dữ liệu, dựa vào các mẫu trong dữ liệu mà hệ thống đưa ra quyết định tốt hơn trong tương lai cho người sử dụng.
  • Mục đích chính là cho phép các máy tính tự động cải tiến mà không cần sự can thiệp hay trợ giúp của con người và điều chỉnh các hành động phù hợp hơn.

 

WIDEX EVOKE ™ - Máy trợ thính thông minh đầu tiên trên thế giới

WIDEX EVOKE ™ – Máy trợ thính thông minh đầu tiên trên thế giới

 

Một số trải nghiệm thực tế của người dùng trải nghiệm EVOKE

Kết nối trực tiếp với điện thoại để điều chỉnh mọi thứ thật tiện lợi. Lại còn nghe nhạc – điện thoại giống tai nghe không dây nữa. Em nghe tiếng nói của mọi người cũng rõ hơn nhiều. Các chương trình do chế độ AI – Machine Learning tạo ra rất phù hợp với môi trường sử dụng

— Bạn Gia Lộc – 20 tuổi ở Hà Nội, trải nghiệm EVOKE và đã mua thiết bị

 

Âm thanh rất trung thực. Lâu lắm rồi chú mới trò chuyện dễ dàng như thế này. Âm thanh giống như hồi chưa bị nghe kém. Thiết bị cũng có nhiều tính năng hiện đại, thế là nghe điện thoại mà không cần phải nhấc máy để cạnh tay hả cháu? Vậy thì tuyệt quá. Nghe nhạc cũng sướng nữa.

— Bác Đức – 58 tuổi ở Hà Nội, trải nghiệm EVOKE trong 30 phút

 

 

 

 

error: