具有概率性的聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)闹?tīng)器的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本文所述的實(shí)施例設(shè)及新的助聽(tīng)器，其配置成根據(jù)預(yù)定的聽(tīng)力損失模型來(lái)執(zhí)行概 率聽(tīng)力損失補(bǔ)償。
【背景技術(shù)】
[0002] 存在S種主要類(lèi)型的聽(tīng)力損失：
[0003] 傳導(dǎo)性聽(tīng)力損失，其當(dāng)外耳道至耳膜和中耳的小骨(聽(tīng)小骨)不能有效地傳導(dǎo)聲 音使得聲音不能到達(dá)內(nèi)耳、耳蝸時(shí)存在。
[0004] 感覺(jué)神經(jīng)性聽(tīng)力損失，其當(dāng)內(nèi)耳(耳蝸)或從耳蝸向大腦中的聽(tīng)力中屯、或大腦發(fā) 送脈沖的神經(jīng)受到損傷時(shí)存在。感覺(jué)神經(jīng)性聽(tīng)力損失的最常見(jiàn)原因是耳蝸中的毛細(xì)胞受 損。
[0005] 混合性聽(tīng)力損失，其是上述兩種類(lèi)型的聽(tīng)力損失的組合。
[0006] 通常情況下，承受感覺(jué)神經(jīng)性聽(tīng)力損失的聽(tīng)力受損的人會(huì)遇到聽(tīng)力靈敏度的損 失，運(yùn)種聽(tīng)力靈敏度損失是在耳朵處是1)頻率依賴(lài)的和2)依賴(lài)于聲音的響度。
[0007] 因此，聽(tīng)力受損的人可能能夠聽(tīng)到某些頻率，例如，聽(tīng)力正常的人也能夠聽(tīng)到的低 頻，而其它頻率也聽(tīng)不到。通常情況下，聽(tīng)力受損的人在高頻遇到聽(tīng)力靈敏度的損失。
[000引在減少靈敏度的頻率，聽(tīng)力受損的人往往能夠聽(tīng)到聽(tīng)力正常的人也能聽(tīng)到的大的 聲音，但是不能像聽(tīng)力正常的人一樣聽(tīng)到具有相同靈敏度的柔和聲音。因此，聽(tīng)力受損的人 遭受動(dòng)態(tài)范圍的損失。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 動(dòng)態(tài)范圍壓縮器可用于助聽(tīng)器，其將到達(dá)聽(tīng)力受損的人的耳朵的聲音的動(dòng)態(tài)范圍 壓縮W匹配所討論的人的殘留動(dòng)態(tài)范圍。聽(tīng)力受損的人的動(dòng)態(tài)范圍損失的程度可能在不同 的頻段是不同的。
[0010] 輸入輸出壓縮器傳遞函數(shù)的斜率被稱(chēng)為壓縮比。人所需的壓縮比在整個(gè)輸入功率 范圍內(nèi)可能不是恒定的，即，壓縮器特性通常具有一或多個(gè)拐點(diǎn)。
[0011] 因此，動(dòng)態(tài)范圍壓縮器可配置成在不同頻段中W不同方式執(zhí)行，從而考慮所討論 的人的聽(tīng)力損失的頻率相關(guān)性。此類(lèi)多頻段或多頻段壓縮器將輸入信號(hào)分成兩個(gè)或兩個(gè)W 上的頻段或頻道然后分別壓縮每個(gè)頻段或頻道。壓縮器的參數(shù)，諸如壓縮比、拐點(diǎn)的位置、 上升時(shí)間常數(shù)、釋放時(shí)間常數(shù)等可在每個(gè)頻段是不同的。
[0012] 根據(jù)公認(rèn)的擬合規(guī)則并基于經(jīng)確定用于人的聽(tīng)力闊值，通過(guò)調(diào)節(jié)壓縮器參數(shù)，動(dòng) 態(tài)范圍壓縮器擬合人的聽(tīng)力損失。
[0013] 擬合規(guī)則可能不能通過(guò)動(dòng)態(tài)范圍壓縮器旨在補(bǔ)償?shù)穆?tīng)力損失的數(shù)學(xué)或算法描述 來(lái)激發(fā)，因此，例如時(shí)間常數(shù)必須根據(jù)經(jīng)驗(yàn)法則來(lái)設(shè)定。
[0014] 在缺乏實(shí)際聽(tīng)力損失的正確描述時(shí)，壓縮器的聽(tīng)力損失的性能評(píng)估可能是困難 的。
[0015] 實(shí)際上，用于聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)膭?dòng)態(tài)范圍壓縮器算法的對(duì)比評(píng)估幾乎完全基于主觀 測(cè)試。
[0016] 存在基于聽(tīng)力損失的正確數(shù)學(xué)描述的聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)男路椒ǖ男枰?。此?lèi)方法可 W基于促進(jìn)聽(tīng)力損失補(bǔ)償方法的主觀測(cè)試彼此比較W及和其它的聽(tīng)力損失補(bǔ)償方法比較。
[0017] 聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)男路椒ǖ哪繕?biāo)是根據(jù)所選的聽(tīng)力損失模型執(zhí)行概率性的聽(tīng)力損 失補(bǔ)償。
[0018] 根據(jù)新方法，到達(dá)聽(tīng)力受損的人的耳道的聲信號(hào)根據(jù)聽(tīng)力損失模型W人的聽(tīng)覺(jué)系 統(tǒng)獲得與聽(tīng)力正常的人的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)相同聯(lián)聽(tīng)結(jié)果的方式來(lái)處理。
[0019] 因此，提供聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)男路椒ǎ浒憫?yīng)于聲音提供音頻信號(hào)的步驟，
[0020] 提供用于根據(jù)音頻信號(hào)的信號(hào)電平來(lái)計(jì)算聽(tīng)力損失的聽(tīng)力損失模型，
[0021] 根據(jù)聽(tīng)力損失模型W聽(tīng)力損失被補(bǔ)償至正常聽(tīng)力的方式將音頻信號(hào)概率性地處 理為聽(tīng)力損失補(bǔ)償音頻信號(hào)。
[0022] 此外，提供新的助聽(tīng)器，包括
[0023] 輸入換能器響應(yīng)于聲音提供音頻信號(hào)，
[0024] 用于根據(jù)音頻信號(hào)的信號(hào)電平來(lái)計(jì)算聽(tīng)力損失的聽(tīng)力損失模型，
[0025] 概率性的聽(tīng)力損失補(bǔ)償器，其配置成根據(jù)聽(tīng)力損失模型W聽(tīng)力損失被恢復(fù)至正常 聽(tīng)力的方式將音頻信號(hào)處理為聽(tīng)力損失補(bǔ)償音頻信號(hào)，W及優(yōu)選地
[0026] 輸出換能器，其用于將聽(tīng)力損失補(bǔ)償音頻信號(hào)轉(zhuǎn)換至音頻輸出信號(hào)，諸如可W被 人的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)收到的聲音輸出信號(hào)、植入的換能器信號(hào)等。
[0027] 例如，助聽(tīng)器的主要目的是恢復(fù)響度，使得當(dāng)被正常聯(lián)聽(tīng)者感知時(shí)所收到的信號(hào) 的響度將與用于聽(tīng)力受損聯(lián)聽(tīng)者的已處理信號(hào)的感知響度相匹配。
[0028] 同樣，聽(tīng)力損失模型可建模光譜功率模式、聽(tīng)力受損的人的語(yǔ)音清晰度或所討論 的聽(tīng)力受損的人的聽(tīng)力損失的特征的任何組合。
[00巧]聽(tīng)力損失模型可W是如化化ick M.Zurek和化Se地G.Desloge在2007年的60(7) 期的《聽(tīng)力雜志》巧earing loss and prosthesis simulation in audiology(聽(tīng)力損失和 聽(tīng)力人工仿真r ,Brian Moore和化ian Glasberg在《美國(guó)聲學(xué)學(xué)報(bào)》94(4) ,2050-2062的 ('Simulation of the effects of loudness recruitment and threshold elevation of the intelligibility of speech in quiet 曰nd in b曰ckground of speech(響度募集的 效果的仿真W及語(yǔ)音清晰度在安靜和語(yǔ)音背景中的闊值升高r，J.化alupper和HJastl在 2000年的ICASSP'OO論文集《聲學(xué)、語(yǔ)音和信號(hào)處理》的"Simulation Of hearing impairment based on the Fourier time transformation!；基于傅里葉時(shí)間變換的聽(tīng)力 障礙仿真r等中所公開(kāi)的Zurek模型。
[0030] 術(shù)語(yǔ)"概率性的"是指被稱(chēng)為"概率論"的明確定義的數(shù)學(xué)框架，參見(jiàn)，例如，英國(guó)劍 橋和紐約的劍橋大學(xué)出版社在2003年的E. T Jaynes的《概率論:科學(xué)邏輯》。也參見(jiàn)己爾的 摩的約翰霍普金斯大學(xué)出版社在2001年的R. T. Cox的《概率推理代數(shù)》。
[0031] 設(shè)計(jì)聽(tīng)力損失補(bǔ)償算法的概率方法不同于熟知的非概率方法，即，確定性方法。
[0032] 概率方法也被稱(chēng)為貝葉斯方法。
[0033] 根據(jù)本公開(kāi)設(shè)計(jì)聽(tīng)力損失補(bǔ)償算法的概率方法或補(bǔ)償器是結(jié)合了通過(guò)聽(tīng)力損失 補(bǔ)償算法或補(bǔ)償器來(lái)補(bǔ)償?shù)穆?tīng)力損失模型的逆設(shè)計(jì)方法。貝葉斯技術(shù)，即利用概率論的規(guī) 貝IJ，允許自動(dòng)計(jì)算所需的聽(tīng)力損失補(bǔ)償。因此，作為自動(dòng)數(shù)學(xué)過(guò)程的貝葉斯反演導(dǎo)致構(gòu)成聽(tīng) 力損失補(bǔ)償算法或補(bǔ)償器的逆聽(tīng)力損失模型:推斷逆算法或電路的過(guò)程被稱(chēng)為概率理論中 的"概率推理"或簡(jiǎn)稱(chēng)為"推理"。
[0034] 根據(jù)本公開(kāi)，貝葉斯推理第一次被用于實(shí)時(shí)執(zhí)行聽(tīng)力損失補(bǔ)償?shù)闹?tīng)器。
[0035] 因此，概率補(bǔ)償器可包含基于貝葉斯推理的算法。
[0036] 概率補(bǔ)償器可W是卡爾曼濾波器、擴(kuò)展卡爾曼濾波器、在線變動(dòng)貝葉斯卡爾曼濾 波器、粒子濾波器或無(wú)損卡爾曼濾波器等。非線性卡爾曼濾波器是例如在2009年的美國(guó)紐 約的Wile}f-lnterscience電子期刊中由 J. V. Candy在 "Bayesian Si即al Processing: ClassicaLModern and F*a;rticle Filtering Methods(貝葉斯信號(hào)處理：古典、現(xiàn)代和粒 子濾波方法r中所公開(kāi)的。
[0037] 有利的是，概率方法或貝葉斯方法，考慮到由系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲引起的不確定 性。根據(jù)概率方法，變量或參數(shù)可W通過(guò)概率分布來(lái)定義，例如，由系統(tǒng)噪聲和/或觀測(cè)噪聲 引起。
[0038] 音頻信號(hào)的信號(hào)電平可被計(jì)算為音頻信號(hào)的平均值，諸如均方根值、平均振幅值、 峰值、包絡(luò)值等。
[0039] 往往，人的聽(tīng)力損失作為頻率的函數(shù)而變化。因此，根據(jù)新方法例如在新的助聽(tīng)器 中的信號(hào)處理可針對(duì)不同的頻率W不同的方式執(zhí)行，從而考慮所討論的人的聽(tīng)力損失的頻 率相關(guān)性。
[0040] 在新的助聽(tīng)器中，音頻信號(hào)可W被劃分(例如，使用電路)為兩個(gè)或更多個(gè)頻段或 頻率聲道，并且每個(gè)頻段或頻率聲道可單獨(dú)處理。
[0041] 新的助聽(tīng)器可形成包括兩個(gè)助聽(tīng)器的新的雙耳助聽(tīng)器系統(tǒng)的一部分，其中一個(gè)旨 在用于補(bǔ)