سمعک های هوشمند، نسل جدید سمعک ها تلقی می شوند و از سمعک های هوشمند به عنوان نسل بعد از سمعک های دیجیتال یاد می شود. سمعک های هوشمند با داشتن ویژگی های منحصر به فرد خود در بازار جهانی محبوبیت بسیار زیادی کسب کرده و تبدیل به یکی از پر فروش ترین مدل های سمعک در جهان شده‌اند. این سمعک ها به دلیل امکانات بیشتری که در اختیار کاربران سمعک قرار می دهند گران تر و همچنین مصرف باتری بیشتری نسبت به دیگر مدل های سمعک دارند.

تعریف دقیقی از سمعک های هوشمند در دسترس نیست اما کاربرد پردازش دیجیتال همراه با کاربرد مبانی هوش مصنوعی در این رده از سمعک ها به چشم می خورد و آن ها را به عنوان سمعک هوشمند ساخته است. این سمعک ها حداقل باید دارای ویژگی های زیر باشند:

تطابق با صحنه شنیداری (Auditory scene adaptation) 

به زبان ساده همان سازگاری سمعک با محیط شنیداری و منابع صوتی پیرامون است. این قابلیت میانجی هوشمند بین محیط شنیداری و سمعک است.

جبران تطابقی شنیداری (Adaptive Hearing Compensation)

فواید بسیار زیادی برای افراد کم شنوا دارد. از ساده ترین آن ها می توان به سیستم های تراکمی مبتنی بر ورودی اشاره کرد که اجازه تقویت بیش از حد صدا برای افراد با محدوده پویایی شنوایی محدود را نمی دهد.

بهتر کردن سیگنال به صورت تطابقی (Adaptive signal enhancement) 

توانایی سمعک برای بهینه سازی کیفیت سیگنال و همچنین کم تر کردن نویز زمینه برای درک بهتر گفتار است. سمعک تاکید را بر سیگنال هدف گذاشته، آن را شناسایی و تقویت می کند همچنین، تاثیر عوامل مزاحم از جمله نویز زمینه را با تقویت نکردن آن ها کاهش می دهد.

 الگوریتم های یادگیری (Data Learning)

توانایی سمعک در وفق دادن خود با محیط های شنیداری مختلف با توجه به تنظیمات برنامه های مورد علاقه کاربر سمعک که قبلا در محیط شنیداری مورد نظر اعمال شده است. برای مثال فردی با هر بار وارد شدن به مترو ولوم سمعک خود را کم تر می کند تا صداهای مختلف و مزاحم، آزار دهنده نباشند، در سمعک های هوشمند سیگنال های صوتی این محیط (مترو) آنالیز شده و همچنین کم شدن ولوم توسط کاربر سمعک، در حافظه سمعک هوشمند ثبت می شود به این ترتیب، دفعه های بعد که کاربر سمعک وارد مترو می شود ولوم سمعک به صورت خودکار کم می شود.

حافظه سمعک (Data Logging)

سمعک های هوشمند دارای حافظه هستند که با اتصال سمعک به نرم افزار، توسط شنوایی شناس، اطلاعاتی از قبیل ساعات استفاده از سمعک، ویژگی محیط هایی که سمعک در آن استفاده شده و همچنین برنامه های استفاده شده توسط کاربر سمعک به دست می آید. حافظه سمعک در الگوریتم های یادگیری سمعک نقش کلیدی دارد.

پردازش شنوایی دو گوشی (Binaural Hearing Processing )

در این سمعک ها سیگنال های صوتی قبل از فرستاده شدن به مغز بین دو سمعک همانگ می شوند و سپس برای پردازش ارسال می شوند. این پردازش دو گوشی روی مهارت هایی چون مکان بابی دقیق منابع صوتی و بهبود درک گفتار در حضور نویز و … تاثیرگذار است.