問題有些泛，比較難回答。

人工耳蝸的效果，可以從聆聽、語言、效能指標等資料去分析，醫生和相關研究人員也在有各種角度的研究，所以在這裡僅對問題描述的內容進行回覆，抱歉哈。

1、植入人工耳蝸之後聽到的聲音和之前自然聲不一樣 人工耳蝸的原理是外部處理器對聲音進行處理，透過頭件傳送到皮下的線圈，透過電極刺激聽神經，進而產生聽覺。

人工耳蝸雖然過去20年已經在循證醫學的基礎上被認為是成熟的人工器官，但遠遠比不上人耳的精細結構。 據一些語後聾患者反映，聲音有些像水中聽到的聲音或者機器人聲音。

因此在植入耳蝸之後，需要一段時間去適應。

從聲音的準確度來說，人工耳蝸的電極目前幾個廠商都是在12-24個。

1個或幾個電極對應一個頻率，可以形象的理解為鋼琴的鍵。同樣的頻率範圍，自然是鍵越多，每個鍵對應的頻率就越精確。

但限於製造技術和電源管理、佈線（混合電路），目前人工耳蝸還不能有過多的電極。也許未來能夠有整合幾百、幾千、幾萬的奈米電極出現吧。

從聲音處理來說。人工耳蝸聲音處理器也是DSP晶片，和你的手機、MP3什麼的是同類型的晶片。因為耳蝸和助聽器都是小眾的產品，所以目前晶片並不是最先進的，在運算速度、能耗等方面未來5-10年還有非常大的進步空間。

2、人工耳蝸是否是隻解析言語聲？ 這個問題需要從需求來分析。對於一個重度極重度耳聾患者來說，最重要的是植入人工耳蝸之後能夠聽見聲音，進而學會說話。

更好的要求才是能欣賞音樂啦，噪聲環境下有良好聆聽效果啦。從目前的人工耳蝸設計理念來看，言語聲是首要的，其次最近幾年出現對非言語聲的關注，從這個角度來看，不僅人工耳蝸的硬體還有進步空間，軟體更有。

一般認為8個以上的電極已經有足夠的刺激來辨別言語聲。也能夠說明多通道人工耳蝸出現的原因，也是滿足最基本的要求——說話。

接下來從兩個方面來分析以後的軟體發展。

A降噪 無論耳蝸還是助聽器，降噪是軟體角度最需要的程式。噪聲環境下的聆聽效果，是比較差的。

因此，在程式設計中如何識別噪聲是目前的研究熱點，為常見噪聲建立模型。最新的產品熱點是透過GPS確認使用者所在地環境，判斷噪聲，建立模型，進行噪聲控制。

B場景識別 比降噪更進一步的需求是場景識別的程式進行研發。在不同場景，使用不同的言語處理策略。比如欣賞音樂、多人會談等等。

問題有些泛，比較難回答。

人工耳蝸的效果，可以從聆聽、語言、效能指標等資料去分析，醫生和相關研究人員也在有各種角度的研究，所以在這裡僅對問題描述的內容進行回覆，抱歉哈。

1、植入人工耳蝸之後聽到的聲音和之前自然聲不一樣 人工耳蝸的原理是外部處理器對聲音進行處理，透過頭件傳送到皮下的線圈，透過電極刺激聽神經，進而產生聽覺。

人工耳蝸雖然過去20年已經在循證醫學的基礎上被認為是成熟的人工器官，但遠遠比不上人耳的精細結構。 據一些語後聾患者反映，聲音有些像水中聽到的聲音或者機器人聲音。

因此在植入耳蝸之後，需要一段時間去適應。

從聲音的準確度來說，人工耳蝸的電極目前幾個廠商都是在12-24個。

1個或幾個電極對應一個頻率，可以形象的理解為鋼琴的鍵。同樣的頻率範圍，自然是鍵越多，每個鍵對應的頻率就越精確。

但限於製造技術和電源管理、佈線（混合電路），目前人工耳蝸還不能有過多的電極。也許未來能夠有整合幾百、幾千、幾萬的奈米電極出現吧。

從聲音處理來說。人工耳蝸聲音處理器也是DSP晶片，和你的手機、MP3什麼的是同類型的晶片。因為耳蝸和助聽器都是小眾的產品，所以目前晶片並不是最先進的，在運算速度、能耗等方面未來5-10年還有非常大的進步空間。

2、人工耳蝸是否是隻解析言語聲？ 這個問題需要從需求來分析。對於一個重度極重度耳聾患者來說，最重要的是植入人工耳蝸之後能夠聽見聲音，進而學會說話。

更好的要求才是能欣賞音樂啦，噪聲環境下有良好聆聽效果啦。從目前的人工耳蝸設計理念來看，言語聲是首要的，其次最近幾年出現對非言語聲的關注，從這個角度來看，不僅人工耳蝸的硬體還有進步空間，軟體更有。

一般認為8個以上的電極已經有足夠的刺激來辨別言語聲。也能夠說明多通道人工耳蝸出現的原因，也是滿足最基本的要求——說話。