具有概率性的听力损失补偿的助听器的制造方法
【技术领域】
[0001] 本文所述的实施例设及新的助听器，其配置成根据预定的听力损失模型来执行概 率听力损失补偿。
【背景技术】
[0002] 存在S种主要类型的听力损失：
[0003] 传导性听力损失，其当外耳道至耳膜和中耳的小骨(听小骨)不能有效地传导声 音使得声音不能到达内耳、耳蜗时存在。
[0004] 感觉神经性听力损失，其当内耳(耳蜗)或从耳蜗向大脑中的听力中屯、或大脑发 送脉冲的神经受到损伤时存在。感觉神经性听力损失的最常见原因是耳蜗中的毛细胞受 损。
[0005] 混合性听力损失，其是上述两种类型的听力损失的组合。
[0006] 通常情况下，承受感觉神经性听力损失的听力受损的人会遇到听力灵敏度的损 失，运种听力灵敏度损失是在耳朵处是1)频率依赖的和2)依赖于声音的响度。
[0007] 因此，听力受损的人可能能够听到某些频率，例如，听力正常的人也能够听到的低 频，而其它频率也听不到。通常情况下，听力受损的人在高频遇到听力灵敏度的损失。
[000引在减少灵敏度的频率，听力受损的人往往能够听到听力正常的人也能听到的大的 声音，但是不能像听力正常的人一样听到具有相同灵敏度的柔和声音。因此，听力受损的人 遭受动态范围的损失。
【发明内容】
[0009] 动态范围压缩器可用于助听器，其将到达听力受损的人的耳朵的声音的动态范围 压缩W匹配所讨论的人的残留动态范围。听力受损的人的动态范围损失的程度可能在不同 的频段是不同的。
[0010] 输入输出压缩器传递函数的斜率被称为压缩比。人所需的压缩比在整个输入功率 范围内可能不是恒定的，即，压缩器特性通常具有一或多个拐点。
[0011] 因此，动态范围压缩器可配置成在不同频段中W不同方式执行，从而考虑所讨论 的人的听力损失的频率相关性。此类多频段或多频段压缩器将输入信号分成两个或两个W 上的频段或频道然后分别压缩每个频段或频道。压缩器的参数，诸如压缩比、拐点的位置、 上升时间常数、释放时间常数等可在每个频段是不同的。
[0012] 根据公认的拟合规则并基于经确定用于人的听力阔值，通过调节压缩器参数，动 态范围压缩器拟合人的听力损失。
[0013] 拟合规则可能不能通过动态范围压缩器旨在补偿的听力损失的数学或算法描述 来激发，因此，例如时间常数必须根据经验法则来设定。
[0014] 在缺乏实际听力损失的正确描述时，压缩器的听力损失的性能评估可能是困难 的。
[0015] 实际上，用于听力损失补偿的动态范围压缩器算法的对比评估几乎完全基于主观 测试。
[0016] 存在基于听力损失的正确数学描述的听力损失补偿的新方法的需要。此类方法可 W基于促进听力损失补偿方法的主观测试彼此比较W及和其它的听力损失补偿方法比较。
[0017] 听力损失补偿的新方法的目标是根据所选的听力损失模型执行概率性的听力损 失补偿。
[0018] 根据新方法，到达听力受损的人的耳道的声信号根据听力损失模型W人的听觉系 统获得与听力正常的人的听觉系统相同联听结果的方式来处理。
[0019] 因此，提供听力损失补偿的新方法，其包括响应于声音提供音频信号的步骤，
[0020] 提供用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型，
[0021] 根据听力损失模型W听力损失被补偿至正常听力的方式将音频信号概率性地处 理为听力损失补偿音频信号。
[0022] 此外，提供新的助听器，包括
[0023] 输入换能器响应于声音提供音频信号，
[0024] 用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型，
[0025] 概率性的听力损失补偿器，其配置成根据听力损失模型W听力损失被恢复至正常 听力的方式将音频信号处理为听力损失补偿音频信号，W及优选地
[0026] 输出换能器，其用于将听力损失补偿音频信号转换至音频输出信号，诸如可W被 人的听觉系统收到的声音输出信号、植入的换能器信号等。
[0027] 例如，助听器的主要目的是恢复响度，使得当被正常联听者感知时所收到的信号 的响度将与用于听力受损联听者的已处理信号的感知响度相匹配。
[0028] 同样，听力损失模型可建模光谱功率模式、听力受损的人的语音清晰度或所讨论 的听力受损的人的听力损失的特征的任何组合。
[00巧]听力损失模型可W是如化化ick M.Zurek和化Se地G.Desloge在2007年的60(7) 期的《听力杂志》巧earing loss and prosthesis simulation in audiology(听力损失和 听力人工仿真r ,Brian Moore和化ian Glasberg在《美国声学学报》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(响度募集的 效果的仿真W及语音清晰度在安静和语音背景中的阔值升高r，J.化alupper和HJastl在 2000年的ICASSP'OO论文集《声学、语音和信号处理》的"Simulation Of hearing impairment based on the Fourier time transformation!；基于傅里叶时间变换的听力 障碍仿真r等中所公开的Zurek模型。
[0030] 术语"概率性的"是指被称为"概率论"的明确定义的数学框架，参见，例如，英国剑 桥和纽约的剑桥大学出版社在2003年的E. T Jaynes的《概率论:科学逻辑》。也参见己尔的 摩的约翰霍普金斯大学出版社在2001年的R. T. Cox的《概率推理代数》。
[0031] 设计听力损失补偿算法的概率方法不同于熟知的非概率方法，即，确定性方法。
[0032] 概率方法也被称为贝叶斯方法。
[0033] 根据本公开设计听力损失补偿算法的概率方法或补偿器是结合了通过听力损失 补偿算法或补偿器来补偿的听力损失模型的逆设计方法。贝叶斯技术，即利用概率论的规 贝IJ，允许自动计算所需的听力损失补偿。因此，作为自动数学过程的贝叶斯反演导致构成听 力损失补偿算法或补偿器的逆听力损失模型:推断逆算法或电路的过程被称为概率理论中 的"概率推理"或简称为"推理"。
[0034] 根据本公开，贝叶斯推理第一次被用于实时执行听力损失补偿的助听器。
[0035] 因此，概率补偿器可包含基于贝叶斯推理的算法。
[0036] 概率补偿器可W是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤 波器、粒子滤波器或无损卡尔曼滤波器等。非线性卡尔曼滤波器是例如在2009年的美国纽 约的Wile}f-lnterscience电子期刊中由 J. V. Candy在 "Bayesian Si即al Processing: ClassicaLModern and F*a;rticle Filtering Methods(贝叶斯信号处理：古典、现代和粒 子滤波方法r中所公开的。
[0037] 有利的是，概率方法或贝叶斯方法，考虑到由系统噪声和观测噪声引起的不确定 性。根据概率方法，变量或参数可W通过概率分布来定义，例如，由系统噪声和/或观测噪声 引起。
[0038] 音频信号的信号电平可被计算为音频信号的平均值，诸如均方根值、平均振幅值、 峰值、包络值等。
[0039] 往往，人的听力损失作为频率的函数而变化。因此，根据新方法例如在新的助听器 中的信号处理可针对不同的频率W不同的方式执行，从而考虑所讨论的人的听力损失的频 率相关性。
[0040] 在新的助听器中，音频信号可W被划分(例如，使用电路)为两个或更多个频段或 频率声道，并且每个频段或频率声道可单独处理。
[0041] 新的助听器可形成包括两个助听器的新的双耳助听器系统的一部分，其中一个旨 在用于补