Signia IX, con su tecnología pionera multi-stream, ofrece un 24% más de comprensión del habla en conversaciones de grupo ruidosas en comparación con un competidor con una plataforma basada en un coprocesador de IA

Creado 22 noviembre 2024 Actualizado 09 May 2025

Escrito por Niels Søgaard Jensen, Katharina Mohnlein-Gilbert, Cecil Wilson, Nathan Berwick, Homayoun Kamkar Parsi, Sebastian Best, Barinder Samra, Brian Taylor

Zoom Scientific article

Signia Integrated Xperience (IX) con RealTime Conversation Enhancement se desarrolló para abordar una de las necesidades más importantes de los usuarios de audífonos: la capacidad de seguir y, en última instancia, contribuir a conversaciones dinámicas en grupo con ruido de fondo. En este artículo, informamos sobre un estudio en el que el rendimiento de comprensión del habla obtenido con Signia IX en una conversación de grupo ruidosa se comparó con el rendimiento proporcionado por un audífono de la competencia lanzado recientemente con una plataforma impulsada por un coprocesador de IA. Los resultados demostraron que Signia IX logró una mejora estadísticamente significativa en el umbral de recepción del habla, superando al competidor en 1,4 dB en una prueba OLSA modificada. Esta diferencia se traduce en una notable mejora del 22% en la comprensión del habla. Cabe destacar que el 77% de los 27 participantes obtuvieron mejores resultados con Signia IX que con el competidor.

Mensajes útiles

Este estudio de rendimiento humano confirma los efectos de rendimiento auditivo sugeridos por los resultados anteriores de un estudio técnico que comparaba Signia IX con los principales competidores.
Este estudio consistió en simular una conversación de grupo en ruido utilizando altavoces alternos desde múltiples ángulos.
Signia IX proporcionó un umbral medio de recepción del habla (SRT50) que era 1,4 dB mejor (inferior) que el SRT50 medio proporcionado por un competidor con un coprocesador AI. Esta diferencia es estadísticamente significativa y corresponde a una comprensión del habla un 22% mejor para el usuario medio.
El 77% de los participantes obtuvieron mejores resultados con Signia IX que con el competidor.
Este resultado muestra el gran beneficio de la capacidad de RealTime Conversation Enhancement para seguir y mejorar a varios interlocutores en tiempo real, ofreciendo mejores resultados en una conversación de grupo ruidosa que un competidor líder impulsado por un coprocesador de IA.

Introducción

En una encuesta realizada a casi 15.000 personas, en la que la gran mayoría de los encuestados declaraba tener una pérdida auditiva, «oír a amigos y familiares en ruido» resultó ser el atributo más deseable de los audífonos, con un 88,3% de los encuestados que calificaron este atributo como muy o extremadamente importante (Manchaiah et al., 2021). Este resultado se corresponde bien con los datos de MarkeTrak 22, que mostraron que los usuarios de audífonos declararon su nivel más bajo de satisfacción auditiva en conversaciones ruidosas en grupo (Picou, 2022). En conjunto, estos resultados indican lo que todos los audioprotesistas (HCP) que adaptan audífonos saben: participar en una conversación de grupo en ruido es una de las situaciones auditivas más difíciles para las personas con pérdida auditiva y, a menudo, la situación en la que los usuarios de audífonos necesitan más ayuda de sus audífonos.

Con la introducción de Signia Integrated Xperience (IX) con RealTime Conversation Enhancement (RTCE), Signia ha dado un gran paso adelante en la superación de los retos a los que se enfrentan los usuarios de audífonos tradicionales en conversaciones de grupo ruidosas. Más allá de la dificultad básica de comprender el habla en ruido, estos retos se ven amplificados por la naturaleza dinámica de las conversaciones en grupo, en las que diferentes interlocutores pueden moverse, hablar por turnos o el propio usuario gira la cabeza de forma natural. Todos estos factores hacen que las conversaciones en grupo sean muy dinámicas y difíciles de seguir.

La plataforma Signia Integrated Xperience (IX) resuelve eficazmente estos problemas. La exclusiva tecnología de procesamiento dividido de Signia permite procesar los sonidos de fondo independientemente del habla, lo que permite reducir el ruido sin distorsionar la claridad del habla.

Y lo que es igual de importante, la innovadora tecnología multi-stream de la plataforma IX mejora dinámicamente a varios interlocutores en tiempo real. De hecho, Signia IX es la única plataforma de audífonos del mundo capaz de seguir y mejorar varios interlocutores simultáneamente durante una conversación. Para una descripción más detallada del procesamiento dividido y RTCE, véase Jensen et al. (2021) y Jensen et al. (2023), respectivamente.

Los beneficios perceptivos para el usuario de la activación de RTCE se han investigado y documentado en varios estudios, realizados tanto en el laboratorio como en el mundo real (por ejemplo, Jensen et al., 2023; Folkeard et al., 2024; Korhonen & Slugocki, 2024; Slugocki et al., 2024). Una pregunta pertinente es: ¿Cómo se compara el procesamiento de flujos múltiples de Signia IX con los enfoques de procesamiento de flujo único utilizados por los competidores? La pregunta se ha vuelto aún más relevante después de los recientes lanzamientos de audífonos de la competencia con soluciones de reducción de ruido basadas en Inteligencia Artificial (IA), que supuestamente mejoran el rendimiento del habla en ruido de los usuarios.

A la hora de desarrollar las configuraciones de prueba adecuadas para las comparaciones de referencia, hay que tener en cuenta que, para los usuarios de audífonos, uno de los escenarios más relevantes y difíciles es una conversación dinámica en grupo con ruido de fondo. Se trata de un punto de referencia especialmente difícil para los audífonos, y creemos que debería ser el estándar al que aspirar: probar los dispositivos en situaciones realistas y exigentes en lugar de en entornos estáticos de laboratorio.

Para reproducir con precisión este tipo de escenario en un laboratorio, deben cumplirse ciertas condiciones clave. El habla objetivo debe alternarse desde distintas direcciones para reflejar la dinámica de turnos de varios interlocutores en una conversación real. Además, el ruido de fondo debe ser realista e incluir, idealmente, una mezcla de ruido ambiental y distracciones. Demostrar los beneficios en estas condiciones dinámicas y realistas proporciona una mayor confianza en que las ventajas de Signia IX se trasladarán eficazmente al uso en el mundo real.

En un estudio técnico reciente, se comparó el rendimiento de la relación señal/ruido (SNR) de Signia IX con el rendimiento de cuatro audífonos clave de la competencia, en el que los audífonos se colocaron en la oreja de un KEMAR y se sometieron a una conversación de grupo simulada con ruido de fondo, de acuerdo con las directrices de prueba descritas anteriormente. En el momento de las mediciones, cada uno de los productos de la competencia era el producto premium más reciente de sus respectivos fabricantes. Los resultados mostraron una clara ventaja de Signia IX, que proporcionó una SNR de salida 3,2 dB superior a la del competidor más cercano. Para más detalles sobre el estudio, véase Jensen et al. (2024).

Aunque una mejora técnica de la SNR proporcionada por los audífonos puede relacionarse a menudo con una mejora de la comprensión verbal, hay otros factores que pueden afectar a la percepción verbal en el mundo real del usuario de audífonos. Por ejemplo, las variaciones individuales en la pérdida auditiva, las capacidades de procesamiento auditivo y la atención implican que un cambio determinado de la SNR tendrá un impacto diferente en la comprensión del habla para distintos oyentes. En consecuencia, para evaluar plenamente el rendimiento de la comprensión verbal que proporcionan los audífonos, también es necesario evaluarlos directamente en un estudio con participantes humanos. Por lo tanto, para investigar si el beneficio técnico de SNR observado de Signia IX se traduce en un beneficio significativo de comprensión del habla, realizamos un estudio para comparar el rendimiento de comprensión del habla de Signia IX en un escenario de conversación grupal ruidosa contra el competidor de mejor rendimiento en el estudio de SNR. Cabe destacar que este competidor también era el dispositivo lanzado más recientemente y contaba con un coprocesador de IA. En este artículo, describiremos el estudio de rendimiento auditivo y presentaremos y debatiremos los resultados.

Métodos

Participantes

Un análisis de potencia a priori realizado con G*Power 3.1.9.7 mostró que 20 participantes permitirían detectar una diferencia de 1 dB en la prueba del habla OLSA (véase más adelante) con un nivel de significación del 5% y una potencia estadística del 80%, suponiendo una desviación estándar de 1,5 dB en las diferencias individuales.

Veintisiete participantes (7 mujeres, 20 hombres) tomaron parte en el estudio. Su edad media era de 64 años (rango: 23-82 años), y todos tenían una pérdida auditiva neurosensorial de leve a moderadamente severa, con el audiograma medio que se muestra en la Figura 1. Todos llevaban audífonos con experiencia. Todos eran usuarios experimentados de audífonos.

Speech understanding study, Nov 2024, picture 1

Figura 1. Audiograma medio del oído izquierdo y derecho de los 27 participantes. Las barras de error indican ± una desviación estándar.

Audífonos

A los participantes se les adaptaron bilateralmente dos audífonos diferentes: Signia Pure C&G T 7IX, y un audífono RIC premium recién lanzado de la competencia con una plataforma impulsada por un coprocesador de IA. Este producto específico fue el competidor con mejor rendimiento en el estudio SNR en el que Signia IX superó a cuatro audífonos diferentes de la competencia (Jensen et al., 2024). De acuerdo con la nomenclatura utilizada en dicho estudio, el audífono de la competencia se denominará Marca A1.

Ambos audífonos se programaron individualmente de acuerdo con la lógica NAL-NL2 (adulto, no tonal, usuario experimentado, 100% de aclimatación), y todas las adaptaciones se completaron con acoplamientos cerrados (cúpulas/manguitos de potencia). Se habilitaron todos los canales de procesamiento, con las funciones de compresión/reducción de frecuencia desactivadas. Los controles de volumen se desactivaron para mantener fija la ganancia prescrita. Durante la prueba, ambos audífonos se ajustaron en un programa manual de habla en ruido que garantizaba que todas las funciones de reducción de ruido estuvieran siempre activadas.

Test del habla

El objetivo de la prueba era simular una conversación de grupo en un entorno ruidoso y evaluar la capacidad de los participantes para comprender el habla conversacional con los distintos audífonos de prueba.

La configuración de la prueba se estableció en el Wonderful Sound Lab (Holland et al., 2024). Esta sala está equipada con 45 altavoces, de los cuales la mayoría están ocultos tras paneles acústicamente transparentes, que permiten una simulación realista de una amplia variedad de escenarios acústicos.

En esta prueba, se estableció un escenario de fondo de cantina a un nivel de 65 dBA (medido en la posición del participante, sin que éste estuviera presente). La configuración de la prueba se ilustra en la figura 2. Para simular una conversación de grupo en la cantina, se alternaron dos altavoces a 0° y 330° (situados a 1,2 m y 1,3 m del participante, respectivamente) con dos altavoces a 110° y 250° (ambos situados a 0,6 m del participante) para presentar el habla interferente. El nivel sonoro total del ruido de la cantina y del habla interferente era de 73 dBA en la posición del participante.

Speech understanding study, Nov 2024, picture 2

Figura 2. Configuración de la prueba. Configuración de la prueba en la que se utilizaron altavoces ocultos para crear un fondo de cantina, mientras que el habla objetivo (S) y el ruido del habla interferente (N) se presentaban desde altavoces específicos alrededor del participante.

El método de prueba utilizado para evaluar la comprensión del habla fue el Oldenburger Satztest (OLSA; Wagener et al., 1999). El habla objetivo eran frases OLSA presentadas alternativamente por los dos altavoces objetivo. Durante la prueba, el participante podía mover la cabeza libremente, como lo haría en una conversación normal en el mundo real. La tarea del participante consistía en repetir cada frase verbalmente. En función del número de palabras repetidas correctamente, el nivel de la frase siguiente se modificaba de forma adaptativa para permitir la determinación de la relación señal-ruido (SNR) en la que el 50% de las palabras podían repetirse correctamente. Esta SNR es el resultado de la prueba y se denomina umbral de recepción del habla para el 50% (SRT50).

Antes de la prueba propiamente dicha, se realizó una ronda de entrenamiento para familiarizar a los participantes con el procedimiento de la prueba OLSA. Una vez finalizado el entrenamiento, se probaron los dos audífonos de prueba utilizando 30 frases OLSA para cada condición. El orden de prueba de los audífonos se contrabalanceó entre los participantes.

Resultados

Los resultados de la prueba se muestran en el gráfico de barras de la Figura 3. Muestra el SRT50 medio de los 27 participantes para cada uno de los dos audífonos de prueba. Muestra la SRT50 media de los 27 participantes para cada uno de los dos audífonos de prueba. Dado que el SRT50 indica la SNR en la que el 50% de las palabras se pueden repetir correctamente, un valor SRT50 más bajo significa un mejor rendimiento.

Speech understanding study, Nov 2024, picture 3

Figura 3. Valores SRT50 medios de los dos audífonos de prueba (Signia IX y Brand A1) en los 27 participantes. Las barras de error indican una desviación estándar, *** p < 0,001.

El SRT50 medio de Signia IX fue de -3,84 dB, mientras que el de la marca A1 fue de -2,48 dB. Esto significa que Signia proporcionó un beneficio medio de 1,4 dB en comparación con el dispositivo de la competencia. Este beneficio es estadísticamente significativo según una prueba t pareada de dos caras (t(26) = 4,94, p < 0,001).

La diferencia en SRT50 puede convertirse en una diferencia en la comprensión verbal cuando se conoce la pendiente de la función rendimiento-intensidad (P-I) (la función psicométrica) y cuando se asume la linealidad de la función P-I dentro del rango SNR de interés. Aplicando el valor de pendiente de 16 por ciento/dB para la prueba OLSA, publicado por Wagener y Brand (2005), el beneficio SRT50 de 1,4 dB de Signia IX corresponde a una mejora de la comprensión del habla del 22%. La magnitud de este beneficio es clínicamente significativa.

Las diferencias individuales de SRT50 se calcularon restando el SRT50 de Signia IX del SRT50 de Brand A1. De este modo, un valor positivo de la diferencia indica un beneficio de Signia IX, mientras que un valor negativo indica un beneficio de la marca A1. Las diferencias individuales se representan en la figura 4, donde los participantes están ordenados según su diferencia individual.

Speech understanding study, Nov 2024, picture 4

Figura 4. Diferencias SRT50 individuales. Los valores positivos indican un beneficio de Signia IX (marcado en rojo), mientras que los valores negativos indican un beneficio de la marca A1 (marcado en gris). Los participantes se han numerado según el rango de su diferencia individual.

Como se muestra en la figura 4, 21 de los 27 participantes (77%) experimentaron una mejora con Signia IX en comparación con los audífonos de la competencia. La figura 4 también muestra que se obtuvieron mayores magnitudes de beneficio con Signia IX, mejorando el SRT50 hasta en 3,9 dB para algunos participantes. En comparación, entre los seis participantes que obtuvieron mejores resultados con la marca A1, el mayor beneficio fue de 1,8 dB, mientras que el beneficio para los cinco participantes restantes fue inferior a 1 dB.

Debate

Los resultados de este estudio muestran un claro beneficio en la comprensión del habla de Signia IX con RealTime Conversation Enhancement en comparación con un audífono de la competencia con una plataforma impulsada por un coprocesador de IA. Como se explica en la sección Resultados, el beneficio SNR50 observado de 1,4 dB se puede convertir en un aumento de 22 puntos porcentuales en la comprensión del habla.

Los resultados de este estudio son coherentes con el resultado de la comparación técnica de los dos audífonos (Jensen et al., 2024), que mostró que Signia IX proporcionaba una SNR de salida 3,2 dB superior en una conversación de grupo simulada en ruido en comparación con los audífonos Brand A1. Mejorar la SNR es un requisito previo importante para mejorar la comprensión del habla, y el efecto se demuestra claramente en este estudio. Como se menciona en la Introducción, existen varias razones por las que no se puede asumir una relación uno a uno entre la SNR y la comprensión verbal (por ejemplo, medida por el SRT50). También es importante tener en cuenta que las configuraciones de las pruebas en los dos estudios eran diferentes y que había variaciones en las SNR de entrada utilizadas para las pruebas. Sin embargo, ambos estudios llegaron a la misma conclusión general: Signia IX ofrece un rendimiento del habla en ruido significativamente mejor que su competidor.

Al buscar posibles explicaciones para la superioridad de Signia IX en el escenario de conversación grupal ruidosa, me vienen a la mente algunas características clave importantes del procesamiento de señal IX. El enfoque de procesamiento de flujo múltiple aplicado en Signia IX es fundamentalmente diferente del enfoque convencional de procesamiento de flujo único aplicado por Brand A1 y otros audífonos de la competencia. El procesamiento dividido de Signia IX permite el procesamiento independiente del habla en el que el usuario desea centrarse, separado de los sonidos circundantes. A diferencia del enfoque de flujo único, el procesamiento dividido crea un claro contraste entre el habla y el entorno. Este enfoque permite al usuario oír el habla de forma destacada sin dejar de estar inmerso en su entorno. Además, RealTime Conversation Enhancement realiza un análisis detallado del escenario de la conversación, y se dirigen múltiples flujos de enfoque hacia los interlocutores relevantes y se fijan en ellos, lo que permite al usuario acceder fácilmente a los flujos de habla de más de un interlocutor situado frente a él, incluso cuando los interlocutores se mueven o cuando el usuario gira la cabeza.

Resumen

En este estudio, investigamos la capacidad de Signia IX y un audífono RIC de la competencia de primera calidad con una plataforma impulsada por un coprocesador de IA para proporcionar comprensión del habla en una conversación de grupo ruidosa. La evaluación se realizó con una versión modificada de la prueba estandarizada Oldenburger Satztest (OLSA), en la que el habla objetivo se presentaba desde direcciones alternas en un fondo de ruido de cantina y habla interferente para simular una conversación de grupo dinámica realista en ruido.

Veintisiete personas con pérdida de audición participaron en el estudio. Los resultados mostraron que el umbral medio de recepción del habla (SRT50) con Signia IX era 1,4 dB mejor (inferior) que con el competidor. La reducción media del SRT50 fue muy significativa y corresponde a un aumento del 22% en la comprensión del habla. En la prueba, el 77% de los participantes obtuvieron mejores resultados con Signia IX que con los audífonos de la competencia.

Este estudio confirma que la mejora técnica de la SNR proporcionada por Signia IX, que se descubrió en un estudio anterior, se traduce en un beneficio de comprensión del habla para el usuario en una conversación de grupo ruidosa.

Los resultados de este estudio indican que el procesamiento multi-stream ofrecido por la Mejora de Conversación en Tiempo Real de Signia IX proporciona un beneficio significativo de comprensión del habla al usuario en una conversación dinámica de grupo con ruido de fondo.

Referencias

Folkeard P., Jensen N.S., Kamkar Parsi H., Bilert S. & Scollie S. 2024. Audición en el centro comercial: Multibeam Processing Technology Improves Hearing Group Conversations in a Real-World Food Court Environment. American Journal of Audiology, 33, 782-792.

Holland R., Barthel A., Berwick N. & Bilert S. 2024. «The Wonderful Sound Lab» - Un laboratorio de comunicación inmersiva para el desarrollo de audífonos. Ponencia presentada en DAGA Hannover.

Jensen N.S., Høydal E.H., Branda E. & Weber J. 2021. Mejora de la comprensión del habla con Signia AX y Augmented Focus. Libro blanco de Signia. Obtenido de www.signia-library.com.

Jensen N.S., Samra B., Kamkar Parsi H., Bilert S. & Taylor B. 2023. Potencia la conversación con Signia Integrated Xperience y RealTime Conversation Enhancement. Libro blanco de Signia. Obtenido de www.signia-library.com.

Jensen N.S., Wilson C., Kamkar Parsi H., Samra B., Hain J., Best S. & Taylor B. 2024. Signia IX ofrece más del doble de beneficios de mejora del habla en una conversación de grupo ruidosa que los competidores más cercanos. Libro blanco de Signia. Obtenido de www.signia-library.com.

Korhonen P. y Slugocki C. 2024. Augmenting Split Processing with a Multi-Stream Architecture Algorithm. Hearing Review, 31(5), 20-23.

Manchaiah V., Picou E.M., Bailey A. & Rodrigo H. 2021. Consumer Ratings of the Most Desirable Hearing Aid Attributes. Journal of the American Academy of Audiology, 32(8), 537-546.

Picou E.M. 2022. Beneficios de los audífonos y resultados de satisfacción de la encuesta MarkeTrak 2022: Importancia de las características y de los audioprotesistas. Seminars in Hearing, 43(4), 301-316.

Slugocki C., Kuk F. & Korhonen P. 2024. Using Alpha-Band Power to Evaluate Hearing Aid Directionality Based on Multistream Architecture. American Journal of Audiology, Early Online, 1-12.

Wagener K., Brand T. & Kollmeier B. 1999. Entwicklung und Evaluation eines Satztests für die deutsche Sprache. I-III: Design, Optimierung und Evaluation des Oldenburger Satztests (Desarrollo y evaluación de un test de frases para la lengua alemana. I-III: Diseño, optimización y evaluación del test de frases de Oldenburg). Zeitschrift für Audiologie (Acústica audiológica), 38, 4-15.

Wagener K.C. & Brand T. 2005. Inteligibilidad de frases en ruido para oyentes con audición normal y discapacidad auditiva: influencia del procedimiento de medición y los parámetros de enmascaramiento. Revista Internacional de Audiología, 44(3), 144-156.

Los autores

Niels Søgaard Jensen, M.Sc.

Niels Søgaard Jensen es licenciado en acústica y psicoacústica por la Universidad Técnica de Dinamarca. Tiene experiencia como ingeniero de investigación en el sector de los audífonos, donde ha investigado sobre diversos temas relacionados con la pérdida de audición y los audífonos. En 2016 se incorporó a WS Audiology, donde ocupa un puesto de especialista sénior en pruebas e investigación en Lynge (Dinamarca).

Katharina Mohnlein-Gilbert, M.Sc.

Katharina Mohnlein-Gilbert es audioprotesista y obtuvo su máster en acústica auditiva y tecnología audiológica en la Universidad de Lübeck. Trabaja en el sector de la audición en WS Audiology desde 2020. Como miembro del equipo de Sonido y Audiología, su experiencia clave está en la preparación y conducción de estudios.

Cecil Wilson, M.Sc.

Cecil Wilson obtuvo un máster en Procesamiento de Señales en la Universidad Tecnológica de Nanyang (Singapur). Trabaja en el sector de la audición en WS Audiology desde 2010. Actualmente es Audiólogo Investigador en el equipo de Sonido y Adaptación. Su experiencia clave es en sistemas de micrófonos direccionales automáticos para audífonos y actualmente se centra en el desarrollo y optimización de características audiológicas para plataformas de audífonos.

Nathan Berwick, B.Sc.

Nathan Berwick se licenció en Tecnología Musical y Sistemas de Audio en la Universidad de Huddersfield, Inglaterra. Trabaja para WSAudiology desde 2020 como Audiólogo Investigador para el equipo de Sonido y Audiología. Tiene formación en Ingeniería de Audio, Psicoacústica y Desarrollo de Software para Audio. Actualmente se especializa en desarrollar y optimizar los algoritmos audiológicos para las últimas plataformas de audífonos y crea herramientas de software para el desarrollo y las pruebas audiológicas.

Homayoun Kamkar Parsi, PhD

Homayoun Kamkar Parsi se doctoró en Ingeniería Eléctrica por la Universidad de Ottawa (Canadá). Trabaja en el sector de la audición en WS Audiology desde 2009. Actualmente es Jefe de Investigación Algorítmica de Procesamiento de Señales y Redes Neuronales. Sus principales trabajos, experiencia e investigación incluyen aplicaciones de procesamiento de audio, mejora del habla, beamforming multimicrófono, localización y seguimiento de fuentes, procesamiento de voz propia, análisis de escenas y hacia algoritmos basados en redes neuronales.

Sebastian Best, Dipl.-Ing.

Sebastian Best es Jefe del Equipo de Expertos en Audiología dentro del equipo global de investigación y desarrollo de WSA. Su equipo desarrolla la estrategia de adaptación y sonido de Signia y realiza la optimización audiológica de nuestras últimas plataformas de procesamiento digital de señales. El Sr. Best es titular de varias patentes en el campo del procesamiento digital de señales e impulsa innovaciones en el desarrollo audiológico. Obtuvo el título de Ingeniero Diplomado en la Universidad Técnica de Ilmenau. Antes de incorporarse a WSA, adquirió una amplia experiencia trabajando con diversas tecnologías innovadoras de grabación y reproducción de sonido, siempre con el objetivo de lograr la mejor experiencia auditiva posible.

Barinder Samra, M.Sc.

Barinder Samra se licenció en Ciencias Audiológicas por la Universidad de Southampton. Tiene experiencia como audioprotesista en el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido, donde ha adquirido una amplia experiencia clínica en múltiples campos audiológicos. En 2023 se incorporó a WS Audiology, donde ocupa el puesto de Director Comercial de Audiología en Lynge, Dinamarca.

Brian Taylor, AuD

Brian Taylor es el Director Senior de Audiología de Signia US. También es editor de Audiology Practices, una publicación trimestral de la Academy of Doctors of Audiology y editor general de Hearing Healthcare and Technology Matters, un blog líder del sector.

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