Es fácil, añadimos la funcionalidad que más nos piden: darle al paciente la posibilidad de modificar el rendimiento del audífono en el momento. Otra petición, secundaria pero de igual importancia, es poner la configuración preferida del paciente (tras el ajuste) a disposición de los audioprotesistas en el software de adaptación, de modo que estos puedan orientar y ayudar a los pacientes mientras trabajan para optimizar la adaptación. En último lugar, pero es posible que sea el aspecto más importante, está facilitar que los audioprotesistas puedan hacer ajustes útiles al rendimiento acústico en un programa automático que funcione en un modo principalmente mixto la mayor parte del tiempo. Blu, la plataforma de última generación de Unitron, reúne todas estas condiciones.

Aunque para esto fue necesario replantearnos la arquitectura del sistema, no quiere decir que en Unitron hayamos tirado por la borda todo lo que hemos construido a lo largo de los años. Hemos aprendido mucho del desarrollo, uso y evolución de funciones como Equilibrio entre confort-claridad, SmartFocus, Learn Now, Sound Conductor, SoundNav y su clasificador ambiental, y SpeechPro. 

Los audífonos de Unitron, del mismo modo que los audífonos de otros fabricantes, incluyen una gran variedad de funciones de procesamiento adaptativo de señales (consulta la figura 1), tales como:

  • compresión de rango dinámico amplio (WDRC) adaptativo y multicanal
  • cancelador de ruidos repentinos (INC)
  • compresión de frecuencia (Comp. de frec.)
  • varios micrófonos con conformación de haces para direccionalidad (Conformador de haces)
  • cancelador de ruido espacial (NC espacial)
  • realce del habla (SE)
  • reducción del ruido (NC)
  • cancelador de fase de realimentación (Cancelador de realimentación)
  • cancelador del ruido del viento (WNC)


Las funciones habituales de procesamiento de señales en audífonos se han diseñado para ajustarse a la señal amplificada a fin de alcanzar una serie de objetivos, tales como:

  • compensar la pérdida de audibilidad y comodidad ante ruidos fuertes,
  • restaurar las señales acústicas que se ven interrumpidas por la presencia física del audífono; y
  • mejorar la relación señal-ruido (SNR) al optimizar el habla y reducir el ruido mediante distintos medios.

Figura 1

Cada una de las funciones adaptativas que se han mencionado anteriormente puede tener un efecto variable en función de la situación auditiva. En un sistema de audífono diseñado para funcionar durante todo el día, es necesario ajustar el rendimiento de estas funciones de procesamiento adaptativo de señales para la situación auditiva específica. De ahí la necesidad de un programa automático que pueda seleccionar la combinación correcta de funciones y modificarlas (orientarlas) en función de la caracterización del entorno, mediante la clasificación (como con SoundNav) y la orientación sofisticada (como con Sound Conductor) con el objetivo de seleccionar la configuración adecuada para cada función. La orientación resultante, a partir de la configuración predeterminada, representa las preferencias promedio de los usuarios, según se determinó en los ensayos clínicos. 

Sin embargo, sabemos que cada usuario y cada situación auditiva es distinta y que, en ocasiones, el rendimiento promedio predeterminado no es el que el usuario espera o prefiere. 

En Unitron, creemos que la mayor satisfacción se alcanza con un sistema personal de amplificación cuando el rendimiento auditivo que se proporciona coincide con el rendimiento auditivo que el usuario del audífono espera o desea en el momento (consulta la figura 2 y Cornelisse, 2017). Una adaptación óptima logra encontrar la mejor coincidencia entre el rendimiento proporcionado y el rendimiento esperado con una intervención mínima del cliente. 

Figura 2

Si los usuarios no están completamente satisfechos con el rendimiento auditivo, entonces deben tener la posibilidad de hacer ajustes. Tradicionalmente, esta ha sido una tarea ardua que implica visitar nuevamente al audioprotesista, quien se encarga de interpretar la descripción del problema (la situación) que le da el cliente, así como lo que ocurre (el rendimiento deseado) y, a continuación, hacer los ajustes en el programa automático a una o varias funciones adaptativas para uno o más entornos. Este proceso puede ser poco preciso y es posible que sean necesarias varias visitas. Además, también se corre el riesgo de empeorar el rendimiento en otras situaciones. La alternativa para el usuario del audífono es no hacer ajustes y sobrellevar ciertos entornos con un rendimiento insuficiente. 

Cuando los pacientes hablan de hacer ajustes al rendimiento auditivo, usualmente hay tres dimensiones de ajustes que describen: enfoque, claridad del habla y minimización del ruido. Se debe tener en cuenta que los clientes realmente no saben cuáles funciones específicas se deben ajustar, sino que describen los efectos de rendimiento auditivo que desean conseguir. En Unitron podríamos haber proporcionado al paciente controles para modificar directamente el rendimiento de cada función adaptativa individual; no obstante, esa no fue la decisión que tomamos. Tener control no consiste en controlarlo todo, sino en controlar lo que realmente importa o marca la diferencia, es decir, hacer ajustes que corresponden a estas dimensiones perceptivas de interés. 

Para empezar, es necesario entender lo que tenemos hoy en día. 

Recientemente, recopilamos más de 55 horas de datos de clasificación de audífonos (a intervalos de 1 segundo), además de otras medidas, como ubicación de GPS y respuestas de evaluación ecológica momentánea (EMA). Puedes leer una descripción más completa de la investigación piloto en Glista et al. (2020). 

El rendimiento del clasificador ambiental de Unitron fue interesante. El clasificador toma tipos de sonidos prototípicos, como habla en ruido o música, y los clasifica utilizando el tipo de sonido más el nivel general y la SNR para crear una estructura de seis entornos auditivos mixtos (además de música como un séptimo entorno exclusivo). Los datos registrados de los audífonos nos permiten comparar el nivel de señal general y la SNR según el entorno en cada momento temporal (aprox. 200 000 puntos de datos). 

En la figura 3 y la tabla 1 aparecen los resultados; puedes ver la distribución de SPL/SNR para cada entorno cuando la proporción era mayor al 75 %. Como cabría esperar, la distribución de SPL/SNR cambia según cada entorno sonoro y se agrupa alrededor del promedio esperado de SPL/SNR para cada entorno. 

Es decir, la agrupación de datos para la conversación en un grupo reducido tiene una SNR favorable y un nivel general de señal moderado. A su vez, los datos de ruido en un entorno sin conversación se agrupan alrededor de una SNR deficiente y un mayor nivel general de señal.Se debe tener en cuenta que el valor de la proporción del entorno individual solo superó el 75 % en aproximadamente el 46 % del tiempo. Es decir, en el otro 54 % del tiempo, las proporciones eran de naturaleza más mixta y no tenían un solo entorno dominante. 

Tabla 1.

Figura 3

Un aspecto difícil de clasificar de esta forma es que contamos con seis entornos mixtos (es decir, “dimensiones”), lo que añade un elemento de incertidumbre al hacer ajustes. Sin embargo, estos se pueden agrupar en un mismo espacio mixto con dos dimensiones: comunicación y complejidad. La dimensión de comunicación representa la probabilidad de que la persona esté participando de una conversación. La dimensión de complejidad corresponde a una combinación de elementos que representan la situación auditiva. Estos elementos pueden incluir: a) el número y la variedad de tipos de objetos sonoros; b) el número y la ubicación de fuentes de sonido que compiten entre sí; c) la estabilidad o la variabilidad del ruido de fondo (¿los objetos sonoros van y vienen o son más duraderos?); y d) problemas o dificultad para escuchar (p. ej., relación habla-ruido). 

Los entornos del clasificador se pueden ubicar en este espacio mixto bidimensional de comunicación/complejidad (consulte la figura 4). Por ejemplo, la conversación en silencio y la conversación en un grupo reducido corresponden a una complejidad baja/conversación alta (parte superior izquierda), mientras que un entorno ruidoso (sin habla) corresponde a una complejidad alta/comunicación baja (parte inferior derecha). Es interesante que exista una alta correlación entre la ubicación de los entornos del clasificador en el espacio de comunicación/complejidad y el espacio de nivel general-SNR. Sin embargo, estas dos representaciones no son exactamente iguales, dado que el espacio comunicación/complejidad tiene la ventaja adicional de haberse creado a partir de tipos de sonidos prototípicos. Dado que la ubicación en el espacio comunicación/complejidad en cada momento temporal incluye los tipos de sonidos prototípicos, existe un mayor grado de confianza en la clasificación de la situación. Por ejemplo, cuando el tipo de sonido es habla en ruido puede haber un mayor grado de certeza de que se está participando en una conversación que si tan solo se utiliza el SPL o la SNR para clasificar la señal. La adición de los tipos de sonidos permite que la ubicación pase de un espacio que incluye el nivel general/SNR a un espacio con las dimensiones perceptivas de comunicación y complejidad. 

Figura 4

Un aspecto difícil de clasificar de esta forma es que contamos con seis entornos mixtos (es decir, “dimensiones”), lo que añade un elemento de incertidumbre al hacer ajustes. Sin embargo, estos se pueden agrupar en un mismo espacio mixto con dos dimensiones: comunicación y complejidad. La dimensión de comunicación representa la probabilidad de que la persona esté participando de una conversación. La dimensión de complejidad corresponde a una combinación de elementos que representan la situación auditiva. Estos elementos pueden incluir: a) el número y la variedad de tipos de objetos sonoros; b) el número y la ubicación de fuentes de sonido que compiten entre sí; c) la estabilidad o la variabilidad del ruido de fondo (¿los objetos sonoros van y vienen o son más duraderos?); y d) problemas o dificultad para escuchar (p. ej., relación habla-ruido). 

Otra ventaja del espacio comunicación/complejidad es que se puede dividir en “zonas de audición” y se hace inmediatamente evidente el procesamiento de señales adecuado para cada zona. El espacio comunicación/complejidad se puede subdividir en cuatro cuadrantes (consulte la figura 5):

  1. conversaciones fáciles 
  2. Escucha fácil
  3. conversaciones difíciles 
  4. Escucha difícil

Figura 5

Las necesidades de audición para cada cuadrante se pueden describir a partir de las dimensiones de comunicación/complejidad. Por ejemplo, en el lado izquierdo del espacio está la complejidad baja y es probable que el usuario necesite más procesamiento de señales, más allá de lo que es necesario para compensar la pérdida auditiva. En cambio, si el usuario se encuentra en el cuadrante de conversación difícil (una situación auditiva, con una gran probabilidad de comunicación y alta complejidad, como una conversación en un grupo numeroso), entonces es probable que se necesite procesamiento de señal adicional para facilitar la comunicación en presencia de señales que compiten entre sí (p. ej., el ruido). Finalmente, si el usuario se encuentra en un cuadrante de baja comunicación/alta complejidad (es decir, ruido de fondo), entonces el usuario probablemente tenderá a preferir un procesamiento de señales que le dé confort auditivo en presencia de ruido. 

A partir de estas zonas de audición, es posible pronosticar el tipo de procesamiento de señales preferido en cada cuadrante (consulte la figura 6). Estos son algunos ejemplos: 

  • Se debe aplicar más direccionalidad (es decir, direccional fijo ancho) en el lado difícil en comparación con el lado fácil (conciencia espacial). O, en el caso de SpeechPro, se debe aplicar direccionalidad dependiente del objetivo en el lado difícil.
  • Solo se debería aplicar realce del habla cuando el valor de la dimensión de comunicación sea alto y sea necesario aplicar más SE para situaciones de comunicación más difíciles.
  • De igual forma, se debe aumentar la reducción del ruido en situaciones de comunicación más difíciles. En este caso, es beneficioso aplicar un poco más de NC en situaciones donde no hay comunicación que en situaciones con comunicación.

Estas descripciones de la potencia del procesamiento de señales coinciden con el rendimiento que se proporcionó con la combinación de SoundNav y Sound Conductor en la configuración predeterminada. Lo que no se muestra en la figura 6 es una desviación adicional de la respuesta de frecuencia que también puede contribuir al objetivo de realzar el habla o reducir el ruido u otras técnicas más avanzadas de procesamiento de señales. 

Figura 6

Desde una perspectiva de implementación técnica, es importante considerar de igual forma los ajustes del paciente, aplicados en el terreno, y la adaptación tradicional, la cual se realiza en una oficina o entorno clínico. La finalidad de estos procedimientos de adaptación es modificar el rendimiento auditivo del audífono para una situación dada. Ajustar el rendimiento auditivo de un audífono es relativamente sencillo cuando el dispositivo tiene un solo entorno sonoro o programa de ajustes manual tradicional. Sin embargo, se vuelve considerablemente más complejo cuando el audífono tiene un programa automático de entorno mixto. En la figura 7 puede verse un mapa conceptual de los elementos a tener en cuenta. El programa automático del audífono consistirá en: a) un sistema de clasificación para caracterizar la situación auditiva; b) un mecanismo de orientación que ajusta las funciones adaptativas; y c) las funciones individuales de procesamiento adaptativo de señales. Integra OS, nuestro nuevo sistema automático que se encuentra en productos de la plataforma Blu, reúne estos aspectos que contribuyen al rendimiento auditivo conseguido. Adicionalmente, el audioprotesista o el paciente querrán hacer ajustes al rendimiento y tanto la situación auditiva como la intención del usuario influirán sobre dónde y cuándo se aplicarán los ajustes al audífono. Estas últimas dos preguntas (dónde y cuándo) son difíciles de responder. 

  1. ¿Un ajuste debería aplicarse a una situación específica (local), a todas las situaciones parecidas (local genérico) o a todas las situaciones (global)? 
  2. ¿Durante cuánto tiempo debería aplicarse el ajuste? ¿Es un cambio temporal que desaparecerá después de un tiempo (volátil) o el cambio debería aplicarse para siempre (duradero)? Un tercer mecanismo podría ser recordar cuándo se ha aplicado un ajuste varias veces a la misma situación y entonces aprender a aplicar el ajuste automáticamente. 

Figura 7

En Unitron hemos decidido adoptar un enfoque doble para ofrecer al usuario la capacidad de ajustar. Lo que esperamos es que el rendimiento del programa automático coincida adecuadamente con las expectativas del cliente. Cuando el usuario desea modificar el rendimiento auditivo, tiene dos opciones:

  1. Quedarse en el programa automático y aplicar modificadores macro globales y volátiles. Estos ajustes se aplican al programa automático, en el momento y con carácter temporal. 
  2. Cambiar a un programa de ajuste manual adecuado (o programa opcional de la aplicación) y hacer ajustes adicionales “locales genéricos” y duraderos. Los ajustes en el programa de ajuste manual son permanentes, es decir, la próxima vez que el paciente seleccione el mismo programa de ajuste manual, se aplicará la configuración modificada anteriormente. Se parte de la suposición de que el paciente seleccionará el mismo programa de ajuste manual para situaciones parecidas, en las que se busca el mismo rendimiento auditivo. En este sentido, los programas de ajuste manual se consideran “locales genéricos” debido a que el usuario puede seleccionar el mismo programa para varias situaciones parecidas. 


Dado que, para el uso cotidiano, el audífono se encuentra en el programa automático, lo más probable es que el paciente primero haga un ajuste al programa automático. En este caso, ofrecemos un botón sencillo para ofrecer “más”, ya sea:

  • en la dimensión de claridad (para realzar el habla en una conversación); o
  • en la dimensión de confort (para reducir el ruido de fondo). 


Los botones de potenciación en la aplicación Remote Plus para el programa automático son controles macro que ajustan una gama de funciones del procesamiento adaptativo de señales y permiten que el usuario haga cambios rápidos sin tener que pensar en los ajustes individuales. Estos controles son temporales y están pensados para aplicarse en el momento, sin salir del programa automático. La configuración original se restaura cuando el paciente reinicia el audífono. 

Si los controles macro en el programa automático no proporcionan un rendimiento auditivo satisfactorio, entonces el paciente puede seleccionar un programa opcional (o programa de ajuste manual) a través de la aplicación, que sea adecuado para la situación. En Unitron ofrecemos una gama de programas preconfigurados que incluyen las situaciones más habituales que pueden ser difíciles para el usuario. Cada programa ofrece una preconfiguración adecuada para la situación auditiva y se puede personalizar más. Con los controles deslizantes de la aplicación, el usuario puede ajustar el programa a partir de sus preferencias individuales para las tres dimensiones de enfoque, realce de habla y reducción del ruido. En este caso, los cambios son duraderos y se consideran locales genéricos, lo que es apto para situaciones auditivas parecidas (p. ej., un restaurante).

Uno de los objetivos principales al crear Blu fue facilitar el proceso de personalización tanto para el audioprotesista como para el paciente. Nuestros objetivos fueron:

  1. facilitar al audioprotesista la tarea de hacer ajustes útiles al rendimiento acústico en un programa automático que funcione en un modo principalmente mixto la mayor parte del tiempo.
  2. poner a disposición del audioprotesista la configuración preferida del paciente (tras el ajuste) en el software de adaptación, de modo que pueda orientar y ayudar a los pacientes mientras trabaja para optimizar la adaptación.
  3. ofrecer al paciente la capacidad de modificar el rendimiento del audífono al momento mediante una aplicación.


Estos son los tres componentes clave que contribuyen a que la plataforma Blu sea una solución completa que ofrece un alto grado de personalización:

Qué: reconocimiento de que la capacidad de ajuste debería ofrecer cambios en dimensiones significativas: enfoque, realce del habla y reducción del ruido.

Cómo: reducción de la clasificación al pasar de un modelo de seis entornos mixtos de destino a un espacio bidimensional comunicación/complejidad y, de esta forma, simplificar el modelo conceptual para la aplicación de ajustes.

Dónde y cuándo: utilización de un modelo mental sencillo de aplicabilidad de ajustes del usuario. Los cambios temporales se aplican al programa automático. Además, el paciente tiene una gran variedad de programas opcionales de la aplicación que mantienen los cambios para que el paciente pueda realizar más ajustes finos del rendimiento en situaciones específicas, en las que no estén completamente satisfechos con el rendimiento auditivo del programa automático.

Todos los días nos abrimos paso en un mundo de caminos espontáneos y desvíos no planificados. Con la familia de audífonos Moxi Blu y la más reciente generación de optimización automática de sonido, más las capacidades mejoradas de personalización que ahora tienes a tu disposición en la aplicación Remote Plus, tus pacientes estarán preparados para ir a donde quiera que la vida los lleve.

1.Danielle Glista, PhD, Robin O’Hagan, CDA, Leonard Cornelisse, MSc, Tayyab Shah, PhD, Donald Hayes, PhD, Sean Doherty, PhD, Jason Gilliland, PhD, and Susan Scollie, PhD, 2020, Combining passive and interactive techniques in tracking auditory ecology in hearing aid use, May 2020, Hearing Review online, https://www.hearingreview.com/inside-hearing/research/techniques-in-tracking-auditory-ecology-in-hearing-aid-use

2.Leonard Cornelisse, 2017, A conceptual framework to align sound performance with the listener’s needs and preferences to achieve the highest level of satisfaction with amplification, Unitron Technical Paper (2017-09 027-6249-02)