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2004 wurden die ersten kommerziellen Hörsysteme mit Künstliche Intelligenz (KI) vorgestellt.

Die zurzeit höchste Form der KI stellen die Tiefen Neuronalen Netzwerke da, englisch Deep Neural Network (DNN). Diese finden sich in kommerziell angebotenen Hörsystem seit dem Jahreswechsel 2020/21. Inzwischen bieten 4 Hersteller diese Technik in verschiedenen Geräten an (GN Resound, Oticon, Phonak und Starkey; Stand Oktober 2025). DNN-Chips haben, ähnlich wie das menschliche Gehirn, die Fähigkeit zu lernen.

Für das DNN-Training in Hörsystemen geben die verschiedenen Hersteller durchaus unterschiedliche Ziele an, wobei hier von einer Zweiteilung gesprochen werden kann. Oticon setzt bei der Entwicklung von Hörsystemen schon lange auf eine möglichst große Natürlichkeit der Klänge. Dies drückt sich im Anspruch aus, dass Automatiken für die Nutzer sehr wohl einen Vorteil erbringen, allerdings möglichst ohne hörbare Artefakte arbeiten sollen. Dazu gehört, dass möglichst rundum gehört werden soll, um die gesamte Hörumgebung wahrzunehmen. Da es bis heute keine physikalische oder mathematische Definition von Lärm gibt, gehört auch dazu, dass alle Geräusche hörbar sein sollen, allerdings mit einer leichten Hervorhebung von Sprache.

Dem zugrunde liegen verschieden Forschungsergebnisse, die sich mit den kognitiven Funktionen des Hörens befassen. Besonders häufig wird hier die Arbeit von Man & Ng zitiert, die nachweist, dass unser auditorisches System permanent die akustische Umgebung zur Orientierung scannt, um sich dann auf gewünschte Sounds zu fokussieren. Dieses Scannen ist natürlich nur möglich, wenn alle Geräusche gehört werden können. „Orient and Focus“ zu unterstützen, ist somit ein zentrales Trainingsziel für diese Geräte, die inzwischen in der dritten Generation vorliegen. Damit ist es möglich, dass ein Signal in einer Hörsituation als Nutzsignal und in einer anderen Situation als Störgeräusch erkannt wird. Dadurch wird z.B. die Nutzung von Richtmikrofonen im klassischen Sinn ausgeschlossen. Ergänzend sollte darauf hingewiesen werden, dass dieser DNN-Ansatz für alle Situationen gilt, leise wie laut.

Die drei anderen DNN-Anbieter arbeiten mit einem Ansatz, der als Denoising beschrieben wird. Sie wollen die Störgeräuschunterdrückung und die Spracherkennung/Hervorhebung verbessern und zwar speziell für die schwierigen und lauten Hörsituationen, weil diese für die Nutzer als besonders herausfordernd gelten.

Alle genannten Hersteller belegen in Studien die möglichen Verbesserungen für die Nutzer. Einige Beispiele: Verbessertes Sprachverstehen in diversen Situationen aus allen Richtungen; besserer Signal-Störabstand; subjektiv besserer Klang; bessere Richtungserkennung, bessere Fokussierung; Senkung von Hör-Anstrengung und -Stress; bessere Erkennung der Emotionalität von Stimmen; bessere Repräsentanz von Signalen im Gehirn (EEG-Messung); Verbesserung der Merkfähigkeit; erweiterte Feinanpassung.

References