助听器是一种重要人耳听力辅助装置,经历了早期的振动版本、机械版本、自动化版本,到今天的智能版本的发展,那么目前的助听器更加关注人耳的使用感受和听觉效果,而伴随着大数据和人工智能的发展,结合助听器进行相应的设计和应用成为了可能。本文基于深度学习算法,研究了一种人工智能助听器系统,在以往的听力系统应用中,主要应用传统的数字信号处理技术进行频谱分析、噪声分析等。本文则利用深度学习技术、数据库分析技术、大数据处理技术等,对助听器应用的数据和算法进行了研究,所设计的助听器可以自动感知周围环境,并且输出让人耳感到舒服的声音,改善了助听器的应用舒适度,以及能够进行降噪和感知方向性的功能。根据以上描述,我们对目前助听器在国内外发展情况进行简单分析,并且给出了本文的研究框架加以分析和梳理,随后,了解了基本的助听器结构以及本文所应用的深度学习算法数学模型,研究了该模型在声音数据处理中的优势和可靠性。在实践内容中,本文利用声音传感器对现实的人耳感知声音进行了提取,并结合python语言和相应的人工智能库,对助听器的人工智能系统进行了计算和研究,将算法和数据进行了高度结合。通过利用远程云端布置算法和模型,并使用5G芯片完成算法通信,最后,本文对所设计的系统进行了测试,验证了其在人耳助听器上使用的可行性,实现了复杂背景、舒缓背景和具体目标识别下的声音高精度识别,测试算法评分达到了90%以上,说明算法具有足够的可靠性。本文所研究的内容相对来说比较全面,包括基本的软件应用、硬件测试以及算法研究,为未来的助听器应用以及人工智能的领域研究提供了思路和方向。