{"id":26969,"date":"2026-02-19T08:50:41","date_gmt":"2026-02-19T07:50:41","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=26969"},"modified":"2026-02-24T10:47:06","modified_gmt":"2026-02-24T09:47:06","slug":"ki-im-ohr-wie-hoergeraete-lernen-worauf-wir-hoeren-wollen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/ki-im-ohr-wie-hoergeraete-lernen-worauf-wir-hoeren-wollen\/","title":{"rendered":"KI im Ohr: wie H\u00f6rger\u00e4te lernen, worauf wir h\u00f6ren wollen"},"content":{"rendered":"\n
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Herr Lionetti, Sie besch\u00e4ftigen sich mit k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Medizin. Was kann KI grunds\u00e4tzlich f\u00fcr die Gesundheit tun?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


Simone Lionetti<\/a>: Unser Gesundheitssystem ist von allen Seiten unter Druck: Es fehlt Personal, die Kosten steigen und Fehler passieren. KI hat das Potenzial, ein Teil der L\u00f6sung zu sein. Sie kann Diagnosen vereinfachen, medizinisches Personal unterst\u00fctzen und mehr Screening-M\u00f6glichkeiten schaffen.<\/p>\n\n\n

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\ud83c\udfa7\u00a0Das Gespr\u00e4ch gibt es auch als Audiointerview. F\u00fcr alle, die lieber zuh\u00f6ren als lesen:<\/em><\/strong><\/p>\n

 <\/p>\nhttps:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/HSLU_I_FiD_KI-in-Hoergeraeten_final.mp3<\/a><\/audio>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Kommen wir zu Ihrem aktuellen Projekt mit dem H\u00f6rger\u00e4tehersteller Sonova<\/a>. Das Forschungsprojekt heisst DARLING. Was ist daran neu?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Idee ist, dass man die Absicht eines Zuh\u00f6rers oder einer Zuh\u00f6rerin vorhersagen kann. Also: Worauf will diese Person gerade h\u00f6ren? Wenn wir das absch\u00e4tzen k\u00f6nnen, l\u00e4sst sich die Signalverarbeitung so steuern, dass man genau das h\u00f6rt, was man tats\u00e4chlich h\u00f6ren m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\n

Gerade in komplexen akustischen Situationen ist das entscheidend. Menschen mit H\u00f6rproblemen sagen uns oft, dass Restaurants, Bars oder Ap\u00e9ro-Situationen zu den schwierigsten geh\u00f6ren. In solchen Momenten gezielt unterst\u00fctzen zu k\u00f6nnen, w\u00e4re ein grosses Ergebnis.<\/p>\n\n\n\n

Kurz erkl\u00e4rt: Was ist DARLING? <\/strong><\/summary>\n

DARLING<\/strong> steht f\u00fcr \u00abD<\/strong>etecting A<\/strong>nd R<\/strong>eacting to L<\/strong>istening I<\/strong>ntention aN<\/strong>d G<\/strong>oals\u00bb und ist ein Forschungsprojekt der Hochschule Luzern (HSLU) und Sonova, einem weltweit f\u00fchrenden Anbieter von innovativen L\u00f6sungen rund um das H\u00f6ren. Das Projekt untersucht, wie H\u00f6rger\u00e4te (und k\u00fcnftig auch Hearables wie Kopfh\u00f6rer) erkennen k\u00f6nnen, welcher Klangquelle eine Person gerade folgen m\u00f6chte. Anders als Ans\u00e4tze, die Gehirnsignale messen, setzt DARLING auf Audio- und Bewegungsinformationen \u2013 und verarbeitet Daten lokal auf dem Ger\u00e4t.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n


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Im Stimmengewirr den \u00dcberblick behalten: Das ist die Herausforderung, die DARLING l\u00f6sen will. (Illustration: Manuela Leuenberger)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Das klingt nach \u00abGedanken lesen\u00bb. Macht DARLING das?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nein. Und das ist wichtig. Es gibt in der Forschung Ans\u00e4tze, bei denen Elektroden am Kopf Gehirnsignale auslesen, um zu erkennen, worauf eine Person h\u00f6rt. Das ist nicht unser Ansatz. Wir versuchen, wie ein normaler Mensch aus Kl\u00e4ngen und K\u00f6rperbewegungen zu verstehen, was in einer Umgebung passiert: Welche Gespr\u00e4che laufen, welche Quellen gibt es und welche Quelle k\u00f6nnte gerade relevant sein.<\/p>\n\n\n\n

H\u00f6rger\u00e4te sind winzig. Wie bringt man so viel Rechenleistung ins Ohr?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das ist eine der grossen Herausforderungen. KI-Forschung ist im Moment oft auf grosse Modelle in Rechenzentren ausgerichtet. Wir gehen in die andere Richtung: so klein und energiesparend wie m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

Ein Modell kann technisch zwar auf einem kleinen Ger\u00e4t laufen, aber jede Berechnung verbraucht Akku. Deshalb nutzen wir bewusst m\u00f6glichst einfache L\u00f6sungen. Nicht nur Deep-Learning-Modelle im klassischen Sinn, sondern auch schlankere Methoden, die zum Ger\u00e4t passen. Wir verwenden f\u00fcr jeden Schritt das, was am besten passt.<\/p>\n\n\n\n

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Klein, aber hochkomplex: Ein modernes H\u00f6rger\u00e4t muss KI-Algorithmen verarbeiten bei minimalem Energieverbrauch. \u00a9 Thi My Lien Nguyen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Was war bei der Entwicklung bisher am schwierigsten: die Technik oder das Verst\u00e4ndnis des menschlichen H\u00f6rens?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Beides. Wir haben Experimente in einem hochspezialisierten Labor durchgef\u00fchrt. Dieses Setup zuverl\u00e4ssig zum Laufen zu bringen, ist anspruchsvoll. Gleichzeitig war die gr\u00f6sste Herausforderung, die Experimente so zu definieren, dass wir nat\u00fcrliches Alltagsverhalten messen.<\/p>\n\n\n\n

Wie muss man sich diese Experimente vorstellen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Wir haben verschiedene Alltagssituationen nachgebaut. Wichtig war, dass die Messungen die Teilnehmenden nicht einschr\u00e4nken. Nach kurzer Zeit f\u00fchlt sich die Situation trotz etwas Equipment ziemlich normal an. Man ist dann wirklich in einer Konversation, wie im Alltag.<\/p>\n\n\n\n

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Vier Leinw\u00e4nde, \u00fcber 100 Lautsprecher: Im spezialisierten Labor von Sonova werden akustische Alltagssituationen nachgebaut, um zu messen, worauf Menschen in komplexen Umgebungen wirklich h\u00f6ren. \u00a9 Thi My Lien Nguyen<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

War das H\u00f6rger\u00e4t in diesen Experimenten schon \u00abaktiv\u00bb?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das war ein Grundlagenexperiment. Wir wollten zuerst verstehen: Wie zeigen Menschen, was f\u00fcr sie relevant ist? Welche K\u00f6rperhaltung, welche Position nehmen sie ein? Reden Menschen gleichzeitig oder nicht? Wie bewegen sie sich im Raum?<\/p>\n\n\n\n

Das Besondere dabei: Wir lassen die KI selbst berechnen, welche Muster relevant sind \u2013 ohne dass wir f\u00fcr jede m\u00f6gliche Kombination von Bewegungen und Situationen vorab manuell Regeln erstellen m\u00fcssen. Spannend ist: Menschen h\u00f6ren sehr unterschiedlich zu. Trotzdem haben wir gute Ergebnisse erzielt. Unsere Modelle konnten mit dieser Vielfalt umgehen und die Objekte der Aufmerksamkeit recht zuverl\u00e4ssig vorhersagen.<\/p>\n\n\n\n

Wer profitiert am meisten von dieser Technologie?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Prim\u00e4r Menschen mit H\u00f6rproblemen. Viele vermeiden soziale Situationen, weil sie in komplexen akustischen Umgebungen nicht gut interagieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Der \u00abCocktail Party Effect\u00bb <\/summary>\n

Weltweit leiden gem\u00e4ss der Weltgesundheitsorganisation WHO fast 500 Millionen Menschen an einem H\u00f6rschaden; allein in der Schweiz sind es rund 650\u2019000.

Was bedeutet es, h\u00f6rgesch\u00e4digt zu sein? Menschen mit normal funktionierendem Geh\u00f6r filtern an einem Fest m\u00fchelos die f\u00fcr sie wichtigste Konversation aus dem L\u00e4rm heraus \u2013 dies wird passend als \u00abCocktail Party Effect\u00bb bezeichnet. H\u00f6rgesch\u00e4digte hingegen nehmen insbesondere hohe T\u00f6ne nicht oder nur noch vermindert wahr.

Je schwerer der H\u00f6rschaden, desto anstrengender ist f\u00fcr sie daher das Filtern. Als Konsequenz daraus vermeiden H\u00f6rgesch\u00e4digte oft erm\u00fcdende Situationen wie Restaurantbesuche oder Feste und ziehen sich aus dem Sozialleben zur\u00fcck.

Die Folgen sind gravierend: Einer Studie der Johns Hopkins Universit\u00e4t zufolge leiden Personen mit unbehandelter Schwerh\u00f6rigkeit 40 Prozent \u00f6fters an Depressionen als Personen mit funktionierendem Geh\u00f6r und weisen ein doppelt so hohes Demenzrisiko auf.<\/p>\n<\/details>\n\n\n\n

Aber auch Menschen ohne klassische H\u00f6rprobleme k\u00f6nnten profitieren. Etwa \u00fcber smarte Kopfh\u00f6rer. Es gibt viele Arten von H\u00f6rproblemen: Nicht nur \u00abzu leise h\u00f6ren\u00bb, sondern auch Schwierigkeiten, r\u00e4umliche Eigenschaften korrekt zu verarbeiten und Stimmen zu trennen. Unser Gehirn macht das normalerweise erstaunlich gut \u2013 aber nicht bei allen gleich.<\/p>\n\n\n\n

Das Projekt wird von Innosuisse gef\u00f6rdert. Warum ist es gerade jetzt so relevant?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die H\u00f6rger\u00e4teindustrie entwickelt sich rasant, der Wettbewerb ist hoch. Denken Sie an neue Ger\u00e4te, die H\u00f6runterst\u00fctzung mit Consumer-Elektronik verbinden. Die Erwartungen steigen. In diesem Projekt kamen viele Elemente zusammen, die eine gr\u00f6ssere Innovation m\u00f6glich machen.  <\/p>\n\n\n\n

Was ist die eigentliche Innovation \u2013 was macht DARLING anders als bestehende L\u00f6sungen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Viele Ans\u00e4tze arbeiten mit Heuristiken \u2013 also einfachen Faustregeln, die schnelle Entscheidungen erm\u00f6glichen. Sie verst\u00e4rken zum Beispiel, was \u00abvon vorne\u00bb kommt, oder behandeln Stimmen pauschal als wichtigste Quellen. Wir gehen anders vor: Wir schliessen aus dem Verhalten des Menschen und der Interaktion in der Umgebung, was gerade relevant ist.<\/p>\n\n\n\n

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Wir versuchen durch das Verhalten des Menschen abzuleiten, was jetzt wirklich relevant ist.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Wie weit ist DARLING von einem marktreifen Produkt entfernt?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Moment ist DARLING noch ein Konzept. Bis es in vielen Situationen zuverl\u00e4ssig funktioniert und in Systeme integriert werden kann, braucht es noch Arbeit. Das liegt dann stark bei den Herstellern. Aber es zeigt bereits, wie KI unsere Sinne k\u00fcnftig unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n\n\n\n

Wenn ein H\u00f6rger\u00e4t mith\u00f6rt: Was bedeutet das f\u00fcr Datenschutz und Privatsph\u00e4re?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das ist eine zentrale Frage. Wir haben von Beginn weg bewusst darauf geachtet, dass das Ger\u00e4t alle Daten lokal verarbeitet. Ein H\u00f6rger\u00e4t muss Audio ohnehin aufnehmen, sonst kann es nichts verst\u00e4rken. Aber es hat weder die Kapazit\u00e4t noch die Energie, dauernd Daten an Server zu schicken.<\/p>\n\n\n\n

Was begeistert Sie pers\u00f6nlich am Projekt?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Verbindung von technischen Aspekten des H\u00f6rens mit menschlichem Verhalten. Diese beiden Seiten kommen in diesem Projekt wirklich zusammen \u2013 und man braucht beide Perspektiven, um gute Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n\n\n\n

Wie ver\u00e4ndert das Ihre pers\u00f6nliche Wahrnehmung im Alltag?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ich verhalte mich nicht grunds\u00e4tzlich anders, aber ich nehme bewusster wahr, was akustisch passiert: Worauf richte ich meine Aufmerksamkeit? Wie zeigen Menschen Interesse an dem, was sie h\u00f6ren wollen, oder wie signalisieren sie, dass sie etwas nicht interessiert?<\/p>\n\n\n\n

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H\u00f6ren als aktive Gestaltung: In Zukunft k\u00f6nnten wir unsere akustische Umgebung so steuern wie eine Dirigentin ihr Orchester. (Gif: Manuela Leuenberger)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Wie k\u00f6nnte sich unser H\u00f6ren in zehn bis zwanzig Jahren ver\u00e4ndern?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ideal w\u00e4re, dass wir Stimmen, Musik und Audio immer in bester Qualit\u00e4t h\u00f6ren. Genau das, was wir gerade h\u00f6ren wollen. H\u00f6ren k\u00f6nnte personalisierter werden.<\/p>\n\n\n\n

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Ideal w\u00e4re, dass wir Stimmen, Musik und Audio immer in bester Qualit\u00e4t h\u00f6ren. Genau das, was wir gerade h\u00f6ren wollen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Bereits heute gibt es sogenannte Hearables \u2013 intelligente In-Ear-Ger\u00e4te, die nicht nur Musik abspielen, sondern auch die Umgebungsger\u00e4usche filtern und anpassen k\u00f6nnen. In Zukunft k\u00f6nnte diese Technologie noch weiter gehen: Wir k\u00f6nnten selbst bestimmen, welche Ger\u00e4usche wir verst\u00e4rkt wahrnehmen und welche wir ausblenden m\u00f6chten, genau wie wir Licht heute bereits gestalten.<\/p>\n\n\n\n

H\u00f6ren gestalten wie Licht \u2013 wie meinen Sie das?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

H\u00f6ren wird in Zukunft etwas sein, das man aktiv gestaltet. \u00c4hnlich wie Licht, das man dimmen kann \u2013 oder das sich dank smarter Einstellungen automatisch an die Situation anpasst, weil man einmal festgelegt hat, wie man es mag.<\/p>\n\n\n\n

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Verantwortung bleibt beim Menschen \u2013 beim H\u00f6ren wie auch in anderen Anwendungen.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Es gibt schon L\u00f6sungen in diese Richtung. So weit sind wir mit unserem DARLING-Projekt noch nicht. Aber ich finde es eine spannende Idee, dass man auch die akustische Umgebung steuern k\u00f6nnte \u2013 intuitiv und personalisiert auf die eigenen Bed\u00fcrfnisse abgestimmt.<\/p>\n\n\n\n

Aber gewisse Ger\u00e4usche m\u00fcssen aus Sicherheitsgr\u00fcnden doch h\u00f6rbar bleiben?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ja, absolut. Ein Beispiel: Wir m\u00fcssen Ger\u00e4usche wie Autos auf der Strasse ber\u00fccksichtigen. Es kommt gar nicht infrage, dass so etwas unterdr\u00fcckt wird. Die Schwierigkeit liegt darin, dass wir alles, was wir h\u00f6ren wollen, behalten sollten. Also dass alle Ger\u00e4usche noch da sind \u2013 einfach das, was als wichtigstes eingestuft wird, wird lauter gestellt.<\/p>\n\n\n\n

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Nicht alles soll gefiltert werden: Ger\u00e4usche wie Autos auf der Strasse m\u00fcssen aus Sicherheitsgr\u00fcnden immer h\u00f6rbar bleiben.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Was sollte KI auf keinen Fall tun?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Entscheidungen treffen, die nur Menschen verantworten k\u00f6nnen. Verantwortung bleibt beim Menschen \u2013 beim H\u00f6ren wie auch in anderen Anwendungen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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Forschung im Dialog: Wissen verst\u00e4ndlich auf den Punkt gebracht<\/strong><\/summary>
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Warum forschen wir? Welche Rolle spielt das Informatik-Departement der Hochschule Luzern? In der Reihe \u00abForschung im Dialog\u00bb<\/a> beantworten unsere Expertinnen und Experten Fragen zur anwendungsorientierten Forschung. Sie beleuchten aktuelle Brennpunkte und geben Einblicke in den Forschungsalltag. Alle Betr\u00e4ge<\/a> von \u00abForschung im Dialog\u00bb im \u00dcberblick.<\/p>\n\n\n\n

\"Auf<\/a>
\u00abNeugierde und Wissbegierde liegen in unseren Genen\u00bb: Eckart Zitzler, Vizedirektor und Leiter Forschung an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik, gibt in \u00abForschung im Dialog\u00bb Einblick in die Informatikforschung.<\/a><\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div><\/details><\/div>\n\n\n\n


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Interview: <\/strong>Yasmin Billeter
Ver\u00f6ffentlicht:<\/strong> am 19. Februar 2026
Experte:<\/strong> Dr. Simone Lionetti, Applied AI Research Lab, Hochschule Luzern \u2013 Informatik<\/p>\n\n\n

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Simone Lionetti<\/strong><\/figcaption><\/figure><\/figure>\n

Experte\u00a0f\u00fcr angewandte KI und maschinelles Lernen:<\/strong> Simone Lionetti<\/a> ist Dozent und Forscher am Applied AI Research Lab<\/a> der Hochschule Luzern \u2013 Informatik. Er promovierte in Physik an der ETH Z\u00fcrich und war anschliessend als Postdoctoral Fellow an der Durham University t\u00e4tig. Seine Expertise liegt in der Entwicklung von KI-Algorithmen f\u00fcr medizinische und akustische Anwendungen sowie in der datengetriebenen Signalverarbeitung.<\/p>\n

Entwickelt KI-L\u00f6sungen f\u00fcr reale Herausforderungen:<\/strong> Das Applied AI Research Lab (AAI) der HSLU<\/a> widmet sich der angewandten Forschung im Bereich k\u00fcnstlicher Intelligenz. Die Forschenden entwickeln und evaluieren Modelle des maschinellen Lernens. Von der Bildverarbeitung \u00fcber Audiosignale bis hin zu medizinischen Anwendungen. Dabei arbeiten sie eng mit Unternehmen, Start-ups und Forschungseinrichtungen aus Branchen wie MedTech, Sport und Retail zusammen. Ziel ist es, massgeschneiderte KI-L\u00f6sungen zu entwickeln, die direkt in der Praxis eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Forschung im Dialog: KI kann helfen, im Stimmengewirr den \u00dcberblick zu behalten. Doch das ist erst der Anfang: K\u00fcnstliche Intelligenz k\u00f6nnte unser H\u00f6ren grundlegend ver\u00e4ndern.
\nIm Projekt DARLING erforscht die HSLU gemeinsam mit Sonova, wie intelligente H\u00f6runterst\u00fctzung erkennt, welcher Klang gerade wichtig ist \u2013 f\u00fcr Menschen mit H\u00f6rbeeintr\u00e4chtigungen ebenso wie f\u00fcr normalh\u00f6rende Personen in komplexen Alltagssituationen. Lies das Interview mit unserem KI-Forscher Simone Lionetti, h\u00f6r es dir an \u2013 und entdecke erkl\u00e4rende Bilder und Gifs.<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":26971,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"18644,11528,14082,12845,1590,6828","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[71255],"tags":[653620,653860,653327,103467,653301],"class_list":["post-26969","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-forschung-entwicklung","tag-forschung-im-dialog","tag-hoergeraete","tag-ki","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nKI im Ohr: wie H\u00f6rger\u00e4te lernen, worauf wir h\u00f6ren wollen - Informatik an der Hochschule Luzern<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Forschung im Dialog: KI kann helfen, im Stimmengewirr den \u00dcberblick zu behalten. 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