KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Enhancing the efficiency of in-ear monitors for hearing-impaired musicians

Abstract

Some musicians are hearing impaired, some have finished their careers, but some continue to work, and it is much harder for them to be deaf than for musicians who are not. Some use hearing aids in their daily lives and use in-ear monitors in their live performances, which seem normal, but in their in-ears they only hear the metronome and drums. How can we improve the performance of in-ear monitors to near normal?

Objective

นักดนตรีบางคนที่พิการทางการได้ยิน บางคนจบอาชีพการงาน แต่บางคนยังคงทำงานต่อไปโดยที่หูหนวกนั้นยากกว่านักดนตรีปกติมาก บางคนใช้เครื่องช่วยฟังในชีวิตประจำวันและใช้เครื่องช่วยฟังแบบอินเอียร์ในการแสดง สดซึ่งดูเหมือนปกติ แต่ในอินเอียร์ของพวกเขา ได้ยินเพียงเครื่องเมตรอนอมและกลองเท่านั้น ถ้าพวกเขาสามารถใช้อินเอียร์มอนิเตอร์ในการทำงานได้แต่ยังไม่สามารถทำได้อย่างเต็มประสิทธิภำพเกิดจากอะไรและแก้ไขอย่างไร

Other Innovations

Sweepsaga

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

Sweepsaga

This app encourages users to clean by turning it into a fun game. Users can choose cleaning tasks, track dust levels, and earn reward points, making the cleaning process more engaging and enjoyable.

Read more
K-link Application

คณะวิศวกรรมศาสตร์

K-link Application

A platform that aims to connect students from all faculties and departments to promote joint activities and develop effective social and collaborative skills, focusing on: Promoting learning and self-development through reviewing lessons and collaborative learning that are relevant to all faculties and departments in the university, creating a space for negotiation and exchange of knowledge, and supporting joint activities to build relationships and cooperation among students.

Read more
Coral In focus

คณะวิทยาศาสตร์

Coral In focus

Currently, climate change and human activities are causing rapid deterioration of coral reefs worldwide. Monitoring coral health is essential for marine ecosystem conservation. This project focuses on developing an Artificial Intelligence (AI) model to classify coral health into four categories: Healthy, Bleached, Pale, and Dead using Deep Learning techniques. With pre-trained convolutional neural network (CNN) for image classification. To improve accuracy and mitigate overfitting, 5-fold Cross-Validation is employed during training, and the best-performing model is saved. The results of this project can be applied to monitor coral reef conditions and assist marine scientists in analyzing coral health more efficiently and accurately. This contributes to better conservation planning for marine ecosystems in the future.

Read more