不舒适声压估计系统、处理器、方法及其计算机程序的制作方法

不舒适声压估计系统、处理器、方法及其计算机程序的制作方法【专利摘要】本发明提供一种不舒适声压估计系统、处理器、方法及其计算机程序。不舒适声压估计系统具备：HTL输入部(10)，接收多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息；UCL测定点决定部(30)，决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点，对于至少两个测定点的每一个测定点确定所获取到的多个最小可听阈值之中至少与第1最小可听阈值相关的第1频率以及与不同于第1最小可听阈值的第2最小可听阈值相关的第2频率；UCL测定部(11)，测定至少两个测定点处的不舒适声压；计算部(31)，使用与由UCL测定点决定部决定出的至少两个测定点的每一个测定点相关的最小可听阈值以及不舒适声压来计算与听觉特性相关的给定的基准；和UCL估计部(33)，参照给定的基准，来估计与获取到的各最小可听阈值对应的频率下的不舒适声压。【专利说明】不舒适声压估计系统、处理器、方法及其计算机程序【
技术领域：
】[0001]本申请涉及用于评价能否舒适地收听声音的技术。更为具体而言，本申请涉及在助听器等中调整外部声音的每个频率的放大量以获得对于各个用户而言为适当的大小的声音的“拟合(fitting)”用的、估计针对声音的不舒适声压的系统、处理器、方法以及计算机程序。【
背景技术：
】[0002]近年来，随着高龄化而需要助听器的听觉障碍者不断增加。其数目据说在日本国内约为2000万人，在全球约为5亿人(日本助听器工业协会调查)。在开始使用助听器之前，与用户的听觉特性相匹配地调整每个频率的声音的放大量的拟合是不可或缺的。一般而言，一次便完成拟合是较为困难的，用户需要多次前往助听器销售点来进行再次调整。其主要原因之一，列举出无法正确地测定不舒适声压(uncomfortableloudnesslevel:UCL)oUCL大多情况是根据最小可听阈值(hearingthresholdlevel:HTL)并通过计算而求解的。其原因在于，在基于主观报告的检查中，需要发出较大的声音，从而导致心理上的压力、疲劳。但是，却存在个人差未被反映到所计算出的UCL中的课题。[0003]在非专利文献I中公开了通过主观报告来实际测量UCL的方法。以下也有时将通过主观报告而实际测量出的UCL称作主观UCL。主观UCL使用听度计将连续音以上升法(渐渐地提升声压等级)的方式呈现给用户，使是否为太吵而长时间听不到的声压报告给报告。而且，将用户所报告的声压作为主观UCL。所谓“主观报告”，是指用户在听到声音之后报告用户针对该声音的主观感想。[0004]此外，近年来，开发了使用反映出脑部的电气活动的脑电波来估计UCL的技术。非专利文献2公开了以听力正常的人为对象，使用针对SOdBHL以下的不吵的3连音的听觉诱发电位来估计每个频率的UCL的技术。使用让短时间听到不吵的声压的声刺激时的脑电波，在短时间内实现高精度的UCL估计。[0005]在先技术文献[0006]非专利文献[0007]非专利文献1:君付隆等、“听力无异常的听觉过敏患者中的内耳功能检查的特征”、Aud1logyJapan,2009年、Vol.52、N0.3、P.152-156[0008]非专利文献2:足立信夫等、“基于针对3连音刺激的事件相关电位的容许声压估计”、第51届日本生物医学工程学会论文集、2012年、01-10-1【
发明内容】[0009]发明要解决的课题[0010]然而，在非专利文献1、或非专利文献2所公开的方法中，只利用通过主观报告而实际测量出的、或为了以脑电波来估计UCL而呈现出声刺激的、耳朵/频率，仅能测量UCL。为此，在针对用助听器可调整的所有频率而精细地求解UCL的情况下，需要庞大的检查时间。[0011]本申请的非限定性的例示性的某实施方式，提供能够比较简便且精度良好地估计每个频率的UCL的不舒适声压估计系统。[0012]用于解决课题的手段[0013]本发明的一形态所涉及的不舒适声压估计系统具备:HTL获取部，获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息；UCL测定点决定部，决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点，对于所述至少两个测定点的每一个测定点确定所获取到的多个最小可听阈值之中至少与第I最小可听阈值相关的第I频率、以及与第2最小可听阈值相关的第2频率，该第2最小可听阈值具有与所述第I最小可听阈值不同的大小；UCL测定部，测定所决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压；计算部，使用与由所述UCL测定点决定部决定出的所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算与听觉特性相关的给定的基准；和UCL估计部，参照所述给定的基准，来估计在所述HTL获取部中获取到的各最小可听阈值所对应的频率下的不舒适声压。[0014]发明效果[0015]根据本发明的一形态所涉及的不舒适声压估计系统，针对HTL不同的至少两个测定点来测定UCL,从而能够高精度地估计仅测定出HTL的测定点以外的测定点的UCL,因此通过基于估计结果的助听器调整从而能实现用户不觉得吵的助听器拟合。【专利附图】【附图说明】[0016]图1是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的HTL测定结果的直方图的图。[0017]图2是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的UCL测定结果的直方图的图。[0018]图3是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的HTL和UCL的分布的图。[0019]图4A是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的每个参加者的HTL以及UCL的分布以及线性近似直线的图。[0020]图4B是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的每个参加者的HTL以及UCL的分布以及线性近似直线的图。[0021]图4C是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的每个参加者的HTL以及UCL的分布以及线性近似直线的图。[0022]图4D是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的每个参加者的HTL以及UCL的分布以及线性近似直线的图。[0023]图5是例示本申请发明人们已实施的听觉特性测定实验中的线性近似直线的斜率和截距的分布的图。[0024]图6是例示每个参加者的实际测量出的UCL和通过线性近似而求解的UCL的误差的图。[0025]图7是例示在求解线性近似直线之际所利用的测定点数、和每个测定点数的平均误差的图。[0026]图8A是表示实施方式I的不舒适声压估计系统的实现方式的构成的图。[0027]图SB是表示实施方式I的不舒适声压估计系统的实现方式的构成的图。[0028]图SC是表示实施方式I的不舒适声压估计系统的实现方式的构成的图。[0029]图9是表示不舒适声压估计系统的利用环境的图。[0030]图10是表示结果蓄积DB中的结果蓄积的例子的图。[0031]图1lA是表示不舒适声压估计系统的整体处理的概要的流程图。[0032]图1lB是表示不舒适声压估计系统的整体处理的概要的流程图。[0033]图1lC是表示不舒适声压估计的概要的图。[0034]图12是表示实施方式2的不舒适声压估计系统的实现方式的构成的图。[0035]图13是表示实施方式2中的UCL脑电波估计部的详细构成的图。[0036]图14是表示不舒适声压估计系统200的整体处理的概要的流程图。[0037]图15是表示实施方式I以及实施方式2的硬件构成的图。[0038]图16是表示国际10-20法的电极位置、和本申请发明人们已实施的脑电波实验中的电极位置的图。【具体实施方式】[0039]首先，对本说明书中的用语的定义进行说明。[0040]所谓“不舒适声压(uncomfortableloudnesslevel:UCL)”,是指用户未感觉到不舒适而能够长时间听到的最大的声压。[0041]所谓“听觉阈值或者最小可听阈值(hearingthresholdlevel:HTL)”,是指用户能听见的最小的声音的声压。[0042]所谓“听觉特性的测定点”，是指调查与UCL或HTL等相关的听觉特性的点(point)，当对左右两只耳的听觉特性进行测定的情况下，是通过为左右哪侧的耳、以及声音的频率来规定的(例如，右耳的1kHz)。当对为左右哪一只耳进行调查的情况下，也能够仅通过声音的频率来规定。也有时简单地称作“测定点”。[0043]所谓“事件相关电位(event-relatedpotential:ERP)”,是指与某些刺激相关联地产生的脑电波(electroencephalogram:EEG)的电位的变动。[0044]所谓“NI分量”，是指在从呈现出声刺激的时刻起到50ms以上且150ms以下后的时间范围内所引起的、事件相关电位下的阴性的电位。[0045]所谓“P2分量”，是指在从呈现出声刺激的时刻起到150ms以上且250ms以下后的时间范围内所引起的、事件相关电位下的阳性的电位。[0046]所谓“声刺激”，是指给用户呈现的声音。所谓“呈现声音”，是指输出纯音。[0047]所谓“纯音”，是指以单一的频率反复周期振动的、由正弦波表征的声音。[0048]所谓“潜伏时间”，是指以呈现出声刺激的时刻为起点直至阳性分量或者阴性分量的峰值电位出现为止的时间。在此，所谓峰值电位，意味着在设为目标的时间段内成为极大或者极小的电位的峰值。[0049]另外，在本说明书中，为了定义事件相关电位的分量而将从某时间点起算的给定时间经过后的时刻表现为例如“潜伏时间约100ms”。这意味着，可包含以10rns这一特定的时刻作为中心的范围。[0050]根据“以事件相关电位(ERP)指南P300为中心”(加我君孝等编辑、箓原出版新社、1995)的第30页所记载的表I可知，一般而言在事件相关电位的波形中因个人的不同而将产生30ms至50ms的差异(偏差)。因此，在本说明书中，在“约Xms”或者“Xms附近”所提及的情况下，被解释为以Xms为中心而在其前后包含30ms至50ms的宽度的情形(例如，100ms±30ms、200ms±50ms)。[0051]所谓“阴性分量”，一般是指比OμV小的电位。所谓“阳性分量”，一般是指比OμV大的电位。其中，当存在比较电位的对象的情况下，也将具有更偏负值的电位称作阴性分量。此外，当存在比较电位的对象的情况下，也将具有更偏正值的电位称作阳性分量。[0052]以下，参照附图来说明不舒适声压估计系统的各实施方式。[0053]本发明的一形态的不舒适声压估计系统，针对HTL不同的至少两个测定点来测定UCL，从而包含仅测定出HTL的测定点以外的测定点，可高精度地估计UCL。本发明立足于本申请发明人们针对听觉障碍者所实施的实验而发现的、每个听觉障碍者的HTL和UCL的对应关系。先于本发明的实施方式的说明之前，详细阐述本申请发明人们已实施的实验及其实验结果。此外，关于本申请发明人们规划的基于线性近似的UCL估计方法来进行阐述。然后，作为实施方式来说明不舒适声压估计系统的概要及其构成和动作。[0054](实验概要的说明)[0055]1.实验概要[0056]本申请发明人们调查了与HTL以及UCL相关的听觉障碍者的听觉特性。具体而言，针对要开始利用助听器的听觉障碍者，通过主观报告测定了HTL和UCL。[0057]其结果可知，由于听觉障碍者的UCL的个人差较大，因此无法利用通用的标准来求解所有用户的UCL。[0058]当通过计算并根据HTL来求解UCL的情况下，通常根据每个测定点的HTL来计算该测定点处的UCL。这是由于，以往认为每个测定点的UCL是独立的，与其他的测定点(例如，相反的耳朵、或不同的频率)的HTL、UCL无关联。但是，潜心研究的结果，本发明人们发现:即便测定点不同，在HTL以及UCL的关系中也会出现听觉障碍者个人的特性。具体而言，发现:不依赖于左右耳或声音的频率，在每个个人的HTL和UCL中存在线性关系。[0059]基于该发现，针对HTL不同的至少两个测定点，实际测定UCL，例如通过最小二乘法求解表征HTL和UCL的关系的近似式(回归直线)，从而确认出能够根据HTL值高精度地估计未测定UCL的一只耳的测定点、或未测定UCL的频率的测定点的UCL值。[0060](实验方法的说明)[0061]针对要开始利用助听器的听觉障碍者34名(男性17名、女性17名、27-88岁、平均71.9岁)，进行了测定与HTL和UCL相关的听觉特性的实验。实施事情后同意，并获得了参加实验的同意。[0062]HTL以及UCL是使用SPL听度计(D2-36H、DANAJAPAN制)而测定的。测定点被设为:右耳的250Hz、右耳的500Hz、右耳的1kHz、右耳的2kHz、右耳的4kHz、左耳的250Hz、左耳的500Hz、左耳的1kHz、左耳的2kHz、左耳的4kHz。HTL和UCL按照每个测定点来进行了测定。[0063]SPL听度计的输出声压的上限为120dBSPL。作为声刺激而使用的是连续音(无间断、休止的连续的声音)。首先测定HTL，其次测定了UCL。[0064]HTL是一边使声刺激的声压顺序地上升或者顺序地下降一边按照每个测定点进行了测定。在听到声音的期间使之举手，将开始听到声音的最小声压作为每个测定点的HTL而进行了记录。UCL是利用上升法按照每个测定点进行了测定。在感到吵而未听到的情况下使之举手，并作为每个测定点的UCL而进行了记录。[0065]以下，阐述实验的结果。当在为SPL听度计的输出声压的上限即120dBSPL以下的范围内无法测定HTL或者UCL的情况下，从分析的对象之中进行了除外。[0066]图1表示所有参加者的每个频率的HTL的直方图。图1所示的直方图包括参加者的左耳以及右耳的测定结果。[0067]HTL的平均值土标准偏差在250Hz、500Hz、IkHz、2kHz、4kHz下分另Ij为72.7±16.5dBSPL、64.6±15.0dBSPL,61.4±15.6dBSPL、70.4±15.8dBSPL、73.6±19.5dBSPL。[0068]图2表示所有参加者的每个频率的UCL的直方图。图2所示的直方图包括参加者的左耳以及右耳的测定结果。UCL的平均值土标准偏差在250Hz、500Hz、IkHz、2kHz、4kHz下分别为102.4±11.9dBSPL、99.2±12.3dBSPL、96.3±12.1dBSPLUO0.0±11.5dBSPL、101.4±11.8dBSPL。[0069]在图3中用圆圈标记来表示每个频率的HTL和UCL的测定结果的分布。图3所示的分布包括参加者的左耳以及右耳的测定结果。横轴为HTL，纵轴为UCL,单位均为dBSPL。从左侧起分别示出250Hz、500Hz、IkHz、2kHz、4kHz的结果。此外，以圆圈标记的大小示出了与各格子点相当的度数。[0070]由图3可知，尤其在HTL为80dBSPL以下的情况下，即便是相同的HTL值，UCL值也偏差较大。同一频率且同一HTL值处的UCL值的差的最大值为50dB。这表示:感到“过吵而无法忍受”的声压因个人的不同而差异较大，利用一成不变的计算并根据HTL来估计UCL是较为困难的。[0071]此外，在图3中，与HTL以及UCL的测定结果相匹配地，将在Pascoe、D.P.(1988).(Clinicalmeasurementsoftheauditorydynamicrangeandtheirrelat1ntoformulasforhearingaidgain.1nJensen.H.1.(Ed.)HearingAidFitting:TheoreticalandPracticalViews13thDanavoxSymposium.Copenhagen:Stougaard.)中报告的、每个HTL的UCL值变换为dBSPL的单位，并用粗线示出。根据粗线和圆圈标记的关系可知，大部分的参加者的UCL值要比在以往研究中报告的UCL值小。将这些内容进行归总，则可以说在所有参加者中利用通用的基准并根据HTL来求解UCL是较为困难的。[0072]本发明人们着眼于每个参加者的以dBSPL单位测定出的HTL和UCL的关系。而且，如果按照每个参加者来进行，则发现无论测定点(左右耳和频率)的差异如何，HTL和UCL的关系均能进行线性近似。该发现表示，如果在HTL不同的两个以上的测定点(例如，右耳的IkHz和左耳的2kHz)处测定UCL，则能估计仅测定出HTL的测定点以外的测定点(例如，右耳的250、500、2k、4kHz以及左耳的250、500、lk、4kHz)处的UCL。基于该发现，能削减对于用户而言负担大的UCL测定的测定点的数目。例如，当在左右耳处HTL不同的情况下，如果只有听力障碍的程度轻的一侧的耳朵测定UCL，则即便在听力障碍的耳朵重的一侧的耳朵不测定UCL’也能根据HTL来估计UCL。[0073]在图4A?图4D中按照每个参加者示出:在本发明人们的听觉特性测定实验中能测定HTL和UCL的(120dBSPL以下的)所有测定点处的HTL和UCL的分布。与图3同样地，横轴为HTL，纵轴为UCL’单位均为dBSPL。以白圆圈示出右耳的结果，以黑圆圈示出左耳的结果。此外，在各个图表中示出对HTL和UCL进行近似的线性近似直线。线性近似直线是使用能测定HTL和UCL的测定值按照每个参加者利用最小二乘法而求解的。如图4A?图4D所示可知，通过线性近似能够良好地近似每个测定点的HTL和UCL。例如，虽然图4B所示的参加者05、参加者15在左右耳处听力差异较大，但是即便如此也能够良好地近似。这表示，如果可获知每个测定点的HTL值、以及线性近似直线的斜率和截距，则能够基于HTL值来估计UCL。[0074]在图5中示出每个参加者的线性近似直线的斜率和截距的分布。在80%以上的参加者中，斜率为0.2以上且I以下，截距为20dBSPL以上且10dBSPL以下。另外，参加者25(图4C)在所有测定点中无法测定UCL。[0075]在图6中按照每个参加者示出根据每个测定点的HTL值和线性近似直线而估计出的估计UCL、和实际测定出的UCL的平均误差。整体的平均误差为3.20dBSPL。如果考虑到听度计的最小刻度为5dB，则可以说能够通过线性近似高精度地估计UCL。[0076]在图7中示出:在求解线性近似直线之际所利用的测定点的数目、和每测定点数的平均估计误差的关系。图7的横轴为在求解线性近似直线之际所利用的测定点的数目，纵轴为每测定点数的平均误差。每测定点数的平均误差是在各个测定点数下，提取HTL的值成为2个种类以上的测定点的所有组合，按照各个组合的每一个来计算线性近似直线，针对所有测定点来估计UCL，对与实际测量出的UCL的平均误差进行平均而求解出。根据图7可以说，即便是测定点的数目为2的情况下，也是平均估计误差为7dB以下，能以某种程度的精度来估计UCL。此外，可知，在测定点的数目为6以下的情况下，测定点的数目越是增加则平均误差越下降，但是在测定点的数目多于6的情况下，平均误差没有很大的差别。[0077]以上，通过本申请发明人们已实施的实验，可明确:每个听觉障碍者的HTL和UCL无论测定点如何，均存在比例关系(能线性近似的关系)。此外，可知，使用以HTL不同的至少两个测定点实际测量出的UCL值，根据近似式能够估计仅测定出HTL的测定点以外的测定点处的UCL。具体而言，在要求解UCL的测定点处预先测定HTL，从其中选择HTL值不同的两个测定点。只在选择出的测定点处实际测量UCL来求解线性近似直线，通过代入除此之外的测定点的HTL，从而包含未测定UCL的测定点在内能够估计UCL。由此，能够简易地实现用户不觉得吵的助听器拟合。[0078](实施方式I)[0079]以下，首先说明不舒适声压估计系统的概要。然后，说明包含不舒适声压估计装置在内的不舒适声压估计系统的构成以及动作。[0080]图8A表示本实施方式的不舒适声压估计系统100的功能块的构成。不舒适声压估计系统100具备HTL输入部10、UCL测定部11、不舒适声压估计装置1、和结果蓄积DB80。[0081]图8A所示的不舒适声压估计装置I具备UCL测定点决定部30、近似式计算部31、近似式获取部32、和UCL估计部33。不舒适声压估计装置I只要至少具备UCL测定点决定部30、近似式计算部31、和UCL估计部33即可。[0082]不舒适声压估计装置I以有线或者无线的方式与HTL输入部10、UCL测定部11、以及结果蓄积DB80连接，来收发信息。[0083]〈利用环境〉[0084]图9表示本实施方式的不舒适声压估计系统的构成以及利用环境。图9所示的不舒适声压估计系统对应于图8A所示的实施方式I的不舒适声压估计系统100的系统构成。[0085]不舒适声压估计系统具备不舒适声压估计装置1、HTL输入部10、和UCL测定部11。[0086]图9所示的不舒适声压估计装置I以及UCL测定部11包含在一个框体中。不舒适声压估计装置I以无线的方式与HTL输入部10连接，来收发信息。HTL输入部10例如也可通过在平板型终端上执行的应用软件来实现。此外，结果蓄积DB80也可被蓄积在上述终端所具备的存储装置中。[0087]用户向HTL输入部10输入每个测定点的HTL。HTL输入部10接收所输入的HTL，并发送至不舒适声压估计装置I。不舒适声压估计装置I使用由HTL输入部10输入的HTL、和由UCL测定部11测定出的UCL的关系，来计算给定的基准。不舒适声压估计装置I进而参照给定的基准，使用被输入至HTL输入部10的HTL来估计UCL。这样，本实施方式的不舒适声压估计装置I使用根据实际测量出的HTL和UCL而求解出的、表征HTL和UCL的关系的给定的基准(参照式)，来估计仅测定出HTL的测定点处的UCL。以下，说明各构成要素。[0088]〈HTL输入部10>[0089]HTL输入部10按照每个测定点来受理用户的HTL的输入。例如，输入预先测量出的每个左耳以及右耳、且声音频率的HTL。[0090]HTL例如是与用户的左耳或者右耳、和声音的频率已建立对应的信息。此外，在对只是单侧的耳朵的听觉特性进行测定的情况下，HTL也可以是已与声音的频率建立对应的信息。HTL的单位期望设为dBSPL。[0091]本实施方式中的测定点例如也可以设为右耳的250Hz、右耳的500Hz、右耳的IkHz、右耳的2kHz、右耳的4kHz、左耳的250Hz、左耳的500Hz、左耳的IkHz、左耳的2kHz、左耳的4kHz。此外，也可以设为在助听器中可调整的所有频率。另外，关于HTL，原则上设为在所有测定点中进行测定，但是也可以根据相近频率下的HTL值来增补地求解。例如，也可设定1.5kHz作为测定点，将实际测定出的右耳的IkHz以及2kHz的HTL的平均值作为1.5Hz下的HTL来使用。这种改变例是本发明的范畴。[0092]〈UCL测定点决定部30>[0093]UCL测定点决定部30从HTL输入部10接收用户的每个测定点的HTL。UCL测定点决定部30在接收到的HTL之中选择具有不同值的多个HTL，决定与选择出的多个HTL对应的UCL测定点(对UCL进行实际测量的测定点)。UCL测定点决定部30将决定出的UCL测定点的信息发送至UCL测定部11。此外，UCL测定点决定部30将决定出的测定点处的HTL发送至近似式计算部31。[0094]作为对UCL进行实际测量的测定点，需要选择HTL值成为2种以上的多个测定点。也就是说，由UCL测定点决定部30决定的、对UCL进行实际测量的多个测定点处的HTL的值必须全部为相同的值。[0095]当从HTL输入部10接收到的每个测定点的HTL具有3种以上的值的情况下，也可以对测定点赋予给定的优先顺序，按照测定点的优先顺序从高到低的次序依次进行选择。具体而言，也可越是与对于听懂谈话而言视为重要的IkHz接近的频率(例如，属于0.9kHz以上且1.1kHz以下的范围内的频率)的测定点，则越是将优先顺序设定得较高。[0096]通过如此进行选择，从而使用了至少在优先顺序高的测定点处实际测量出的UCL值的助听器拟合能够得以实现。此外，例如除未包含在给定的声压范围内的偏离值之外，也可以根据被输入的每个测定点的HTL来设定HTL的差大的两个测定点。通过如此决定，从而线性近似直线上的斜率以及截距的误差下降，能够提高UCL的估计精度。[0097]此外，例如在左右耳处听力障碍的程度差异较大而达给定以上的值的情况下(例如，在左右耳处HTL有20dBSPL以上的差的情况下)，也可以从听力障碍的程度轻的(HTL值小的)一侧的耳朵之中选择UCL测定点。根据图4B所示的参加者05以及参加者15的结果，也可以说听力障碍的程度轻的一侧的耳朵的UCL值在大多情况下比听力障碍的程度重的一侧的耳朵的UCL小。通过如此从听力健全耳之中选择对UCL进行实际测量的测定点，从而能够估计包含在UCL的实际测量中用户无法听较大的声音的听力障碍耳在内的两只耳的UCL。[0098]由此一来，UCL测定点决定部30例如能够基于从HTL输入部10收到的每个左右耳.频率的HTL，来决定对UCL进行实际测量的两个以上的测定点、和不对UCL进行实际测量而通过估计求解的测定点。后述的UCL估计部33能够估计由UCL测定部11未测定出的测定点处的UCL。[0099]〈UCL测定部11>[0100]UCL测定部11对决定出的测定点处的UCL进行测定。为了实现UCL测定，例如从UCL测定部11中包含的输出部，在给定的声压范围内向用户输出与决定出的测定点相关的声刺激。声刺激既可以设为连续音(无间断、休止的连续性的声音)，也可以设为断续音(如500ms呈现、500ms休止那样间断的声音)。此外，也可利用声音的声压阶段性地变大这样的上升法，来输出声刺激。测定出的UCL被发送至不舒适声压估计装置I。[0101]〈近似式计算部31>[0102]近似式计算部31基于从UCL测定点决定部30收到的每个测定点的HTL、和从UCL测定部11收到的每个测定点的UCL，来计算与每个用户的HTL以及UCL的听觉特性相关的给定的基准。在本实施方式中，所谓给定的基准，是指HTL和UCL的比例关系的信息。具体而言是相对于每个测定点的HTL的差的、UCL的变化量的比例关系。例如，如图4A至图4D所示那样是对HTL和UCL的比例关系进行规定的一次函数(变量的次数为I的式子)。另夕卜，给定的基准无需是一次函数的系数，也可以是大致线性地近似的多项式。[0103]给定的基准的一例是对HTL和UCL的分布进行线性近似的近似式。近似式的计算也可以使用例如最小二乘法来进行。近似式计算部31向近似式获取部32发送求解出的给定的基准(例如，近似式或近似式的系数(斜率或截距))。[0104]〈近似式获取部32>[0105]近似式获取部32获取近似式计算部31计算出的给定的基准。[0106]如图SB所示，近似式获取部32也可以具备近似系数比较部321、和近似式蓄积DB322。在此情况下，例如近似系数比较部321作为给定的基准而获取近似式的系数，对预先存储的给定的范围和获取到的近似式的系数进行比较。[0107]也可，在近似式的系数超过了给定的范围的情况下，近似系数比较部321向UCL测定点决定部30发送该信息，在近似式的系数为给定的范围内的情况下，向UCL估计部33发送近似式的系数。给定的范围例如也可设为:近似式的斜率为0.2以上且I以下，截距为20dBSPL以上且10dBSPL以下。UCL测定点决定部30从近似系数比较部321接受近似式的系数是否超过给定的范围的信息，在超过的情况下，在上述的基准中至少追加一个对UCL进行实际测量的测定点。[0108]例如，近似式计算部31使用新追加的测定点的UCL、和最初决定出的测定点的UCL，来计算近似式。或者，近似式计算部31使用新追加的多个测定点的UCL来计算近似式。近似系数比较部321向近似式蓄积DB322蓄积给定的基准。另外，近似式获取部32也可以仅仅将近似式计算部31计算出的给定的基准发送至UCL估计部33。在该情况下，近似式获取部32也可省略。[0109]〈UCL估计部33>[0110]UCL估计部33从HTL输入部10接收每个测定点的HTL，从近似式获取部32接收对UCL进行了实际测量的测定点处的UCL值、和给定的基准。给定的基准的一例为近似式的斜率以及截距。[0111]UCL估计部33参照给定的基准，按照从HTL输入部10接收到的每个测定点来估计UCL。例如，UCL估计部33将每个测定点的HTL值代入到近似式中，求解每个测定点的UCL。将求解出的每个测定点的UCL发送至结果蓄积DB80。另外，关于对UCL进行了实际测量的测定点，也可以发送从近似式获取部32收到的实际测量出的UCL、和根据近似式估计出的UCL的双方。前者和后者在UCL测定点决定部30中选择出三个以上的测定点的情况下，值有所不同。[0112]此外，UCL估计部33也可以构成为，基于实际测量的UCL来修正根据近似式估计出的UCL。例如，也可以构成为，在对于听懂会话而言视为重要的IkHz近处的频率下要使用实际测量的UCL时，修正近似式的截距以使该频率下的估计UCL和实际测量UCL的差分成为0，由此各测定点处的估计UCL的值被修正。[0113]〈结果畜积DB80〉[0114]结果蓄积DB80蓄积从UCL估计部33接收到的每个测定点的HTL以及UCL。例如，所蓄积的信息的例子为利用左右耳、频率所决定的每个测定点的HTL以及UCL。图10是结果蓄积DB80中的数据蓄积的例子。按照每个测定点而例示出蓄积HTLJPUCL的实际测量值以及估计值的情况。在HTL的值相同的情况下(在图10中，例如右耳IkHz处的值为75dB、和左耳4kHz处值为75dB的情况下)，估计出的UCL的值相同(98.09dB)。[0115]<不舒适声压估计系统100的处理>[0116]其次，一边参照图1lA—边说明图8A的不舒适声压估计系统100的处理次序。图1lA是表示不舒适声压估计系统100的处理的次序的流程图。[0117]〈步骤S101〉[0118]HTL输入部10受理按照每个测定点而实际测量出的用户的HTL。被输入的HTL与声音的频率或者耳朵的左右不同的各测定点建立了对应。例如是预先测量出的每个用户的左耳以及右耳、且每个频率的dBSPL单位的HTL。所受理的每个测定点的HTL至少包含具有不同值的HTL。HTL输入部10将所受理的HTL的信息发送至UCL测定点决定部30。所谓“测定点”，是指至少包含声音的频率的信息，也可以包含用户的左耳以及右耳和声音的频率。[0119]〈步骤S102>[0120]UCL测定点决定部30从HTL输入部10接收用户的每个测定点的HTL。UCL测定点决定部30根据接收到的HTL来决定HTL的值不同的两个以上的测定点，并发送至UCL测定部11。此外，UCL测定点决定部30将决定出的测定点处的HTL发送至近似式计算部31。[0121]〈步骤S103>[0122]UCL测定部11测定由UCL测定点决定部30决定出的测定点处的UCL。UCL测定部11将用户感觉到吵而无法在此之上继续听下去的声压作为UCL来测定。此外，将实际测量出的每个测定点的UCL发送至近似式计算部31。[0123]〈步骤S104>[0124]近似式计算部31受理从UCL测定点决定部30收到的每个测定点的HTL以及从UCL测定部11收到的每个测定点的UCL。近似式计算部31基于接收到的HTL值以及UCL值来计算对HTL和UCL的分布进行线性近似的近似式。基于线性近似的近似式为给定的基准的一例。在图1lC中示出近似式的一例。图1lC中，纵轴为UCL，横轴表示HTL。接收与从UCL测定点决定部30收到的实际测量值A以及实际测量值B对应的HTL值，从UCL测定部11接收与实际测量值A以及实际测量值B对应的UCL值。近似式计算部31基于接收到的HTL值以及UCL值，来计算图1lC中虚线所示的近似式。[0125]近似式的计算例如也可以使用最小二乘法。近似式计算部31向近似式获取部32发送求解出的近似式的系数。[0126]〈步骤S105>[0127]近似式获取部32中包含的近似系数比较部321判定从近似式计算部31收到的近似式的系数是否为预先存储的给定值的范围内。[0128]在近似式的系数超过了给定的范围的情况下(步骤S105中否)，进入步骤S106，向UCL测定点决定部30做出指示:追加对UCL进行实际测量的测定点。[0129]在近似式的系数为给定的范围内的情况下(步骤S105中是)，进入步骤S107，向近似式获取部32中包含的近似式蓄积DB322蓄积具有给定的范围内所含的系数的近似式。给定的范围例如也可以设为:近似式的斜率为0.2以上且I以下，截距为20dBSPL以上且10dBSPL以下。[0130]〈步骤S106>[0131]近似式获取部32中包含的近似系数比较部321将近似式的系数超过了给定的范围这一情形发送至UCL测定点决定部30。UCL测定点决定部30将与由步骤S102决定出的UCL的测定点不同的测定点决定为追加的UCL测定点。[0132]另外，UCL测定点决定部30也可以再次决定与由S102决定出的测定点相同的测定点。一般而言，UCL的测定值有偏差的情形较为多见，在不是预先保持的给定范围内的值的情况下，UCL测定点决定部30也可决定与由S102决定出的测定点相同的测定点，再次对相同测定点处的UCL进行实际测量。[0133]〈步骤S107>[0134]UCL估计部33从HTL输入部10接受每个测定点的HTL，从近似式获取部32中包含的近似式蓄积DB322接受与近似式的斜率和截距相关的系数。然后，将从HTL输入部10接收到的每个测定点的HTL代入到近似式中，求解各自的UCL。[0135]具体而言，受理图1lC所示的估计值A的HTL，使用虚线所示的HTL和UCL的比例关系的信息(近似式)来对估计值A的UCL进行估计。例如，估计与在求解HTL和UCL的比例关系的信息时所使用的HTL不同的HTL的UCL。[0136]将每个测定点的HTL和UCL发送至结果蓄积DB80。另外，关于对UCL进行了实际测量的测定点，也可以发送实际测量出的UCL和利用近似式求解出的UCL的双方。前者和后者在UCL测定点决定部30中选择出三个以上的测定点的情况下，值有所不同。[0137]〈步骤S108>[0138]结果蓄积DB80按照每个测定点来保存从UCL估计部33收到的UCL值。[0139]根据本实施方式的不舒适声压估计系统100，针对HTL不同的至少两个测定点来测定UCL，从而能够高精度地估计除此之外的测定点的UCL。由此，用户觉得吵的次数被降低的助听器拟合能够得以实现。[0140]<不舒适声压估计装置I的硬件构成>[0141]图15表示本实施方式的不舒适声压估计装置I的硬件构成的一例。[0142]不舒适声压估计装置I具备CPU150、存储器151、和音频控制器152。CPU150、存储器151、和音频控制器152相互利用总线153来连接，从而相互可以收发数据。[0143]CPU150执行在存储器151中保存的计算机程序154。在计算机程序154中描述了上述的流程图所示的处理次序。不舒适声压估计装置I按照该计算机程序154，来执行声刺激的生成、近似式的计算、UCL估计等的、控制不舒适声压估计系统100整体的处理。[0144]音频控制器152遵从CPU150的命令，分别以指定了要呈现的声刺激的声压，并经由声刺激输出部(例如耳机或扬声器)来输出。[0145]另外，不舒适声压估计装置I也可以作为在一个半导体电路中嵌入了计算机程序的DSP等硬件来实现。这种DSP可以利用一个集成电路来实现上述的CPU150、存储器151、音频控制器152的所有功能。[0146]上述的计算机程序154可以被记录在⑶-ROM等记录介质中而作为产品在市场上流通，或者通过因特网等电气通信线路来传输。具备图15所示的硬件的设备(例如PC)可通过读入该计算机程序154而作为本实施方式的不舒适声压估计装置I来发挥功能。[0147]不舒适声压评价装置I的各功能块通过分别执行与图15关联地说明过的程序，从而对应于由CPU150、存储器151、音频控制器152在整体上屡屡实现的功能。[0148](实施方式I的变形例I)[0149]在图SC中示出本实施方式的变形例I的不舒适声压估计系统101的功能块的构成。不舒适声压估计系统101具备HTL输入部10、UCL测定部11、不舒适声压估计装置102、和结果蓄积DB80。此外，不舒适声压估计装置102具备UCL测定点决定部30、近似式计算部31、近似式获取部320、和UCL估计部33。不舒适声压估计装置102至少具备包含近似式获取部320和UCL估计部33的不舒适声压估计处理器103。近似式获取部320获取按照每个用户被建立对应的给定的基准。[0150]与实施方式I所涉及的不舒适声压估计系统100相比，除了近似式获取部32不同之外其余相同。近似式获取部320获取近似式计算部31计算出的给定的基准，并发送至UCL估计部33。不同于实施方式I中的近似式获取部32，近似式获取部320不进行近似系数是否处于给定的范围内的判定。或者，也可以省略近似式获取部32，而将由近似式计算部31计算出的给定的基准直接发送至UCL估计部33。[0151]其次，一边参照图1lB—边说明图SC的不舒适声压估计系统101的处理次序。图1lB是表示不舒适声压估计系统101的处理的次序的流程图。与图1lA所示的不舒适声压估计系统100的流程图的处理相比，除了不进行步骤S105以及步骤S106的处理之外，其余大体相同，所以简易地进行说明。[0152]〈步骤S101〉[0153]HTL输入部10受理用户的每个测定点的HTL。此时，在至少两个测定点处，HTL相互不同。HTL输入部10将所受理的HTL的信息发送至UCL测定点决定部30。[0154]〈步骤S102>[0155]UCL测定点决定部30从HTL输入部10受理每个测定点的HTL。UCL测定点决定部30根据所受理的HTL而将HTL的值不同的至少两个测定点决定为UCL测定点，并发送至UCL测定部11。UCL测定点决定部30将决定出的测定点处的HTL发送至近似式计算部31。[0156]〈步骤S103>[0157]UCL测定部11测定由UCL测定点决定部30决定出的测定点处的UCL。将每个测定点的UCL发送至近似式计算部31。[0158]〈步骤S104>[0159]近似式计算部31使用从UCL测定点决定部30收到的每个测定点的HTL、和从UCL测定部11收到的对UCL进行了实际测量的测定点处的UCL，来计算与HTL以及UCL相关的给定的基准。所谓给定的基准，例如为HTL和UCL的比例关系的信息。优选，预先将给定的基准与用户建议对应。[0160]〈步骤S107>[0161]不舒适声压估计处理器103中包含的UCL估计部33从HTL输入部10接收每个测定点的HTL，从近似式计算部31接收给定的基准。在此，从近似式计算部31输出的给定的基准，不会在近似式获取部320中用以实施是否处于给定的范围内的判定，而直接向UCL估计部33输出。另外，也可以不设置近似式获取部320，但是在此在不舒适声压估计处理器103中将近似式获取部320作为从近似式计算部31接收近似式的构成要素来记载。UCL估计部33参照给定的基准并按照接收到的每个测定点来估计UCL。[0162]〈步骤S108>[0163]结果蓄积DB80按照每个测定点来保存从UCL估计部33收到的UCL。[0164](实施方式2)[0165]实施方式2的不舒适声压估计系统200根据针对一般而言用户感觉不到吵的声压的连续发声的脑电波反应来对测定点处的用户的UCL进行测定。然后，基于根据脑电波反应而测定出的UCL来计算近似式，仅对HTL进行测定，利用脑电波来估计未测定UCL的测定点处的UCL。[0166]图12表示本实施方式的不舒适声压估计系统200的功能块的构成。不舒适声压估计系统200具备HTL输入部10、UCL脑电波测定部20、和不舒适声压估计装置2。不舒适声压估计装置2具备UCL脑电波测定点决定部40、近似式计算部31、近似式获取部32、UCL估计部33、和结果蓄积DB80。不舒适声压估计装置2以有线或者无线的方式与HTL输入部10、UCL脑电波测定部20连接。[0167]本实施方式的不舒适声压估计系统200取代实施方式I的UCL测定部11而具备UCL脑电波测定部20。此外，本实施方式的不舒适声压估计装置2与实施方式I的不舒适声压估计装置I的差异之处在于，取代UCL测定点决定部30而设置了UCL脑电波测定点决定部40。关于其他的构成要素，因为与实施方式I的不舒适声压估计系统100相同，所以在图12中赋予相同的参照符号，并且在此省略详细说明。[0168]以下，说明UCL脑电波测定点决定部40以及UCL脑电波测定部20。[0169]〈UCL脑电波测定点决定部40>[0170]UCL脑电波测定点决定部40与实施方式I的UCL测定点决定部30同样地，从HTL输入部10接受用户的每个测定点的HTL。然后，决定由UCL脑电波测定部20测定的UCL的测定点，并发送至UCL脑电波测定部20。此外，UCL脑电波测定点决定部40将决定出的测定点处的HTL发送至近似式计算部31。[0171]在UCL脑电波测定点决定部40中的UCL脑电波测定的测定点的选择之中，在实施例I的UCL测定点决定部30中的选择条件当中追加以下的2个条件。(I)选择在UCL脑电波测定之际呈现的声刺激的最小声压能听见的测定点。例如，在呈现的声刺激的最小声压为70dBHL的情况下，从HTL比70dBHL小的测定点之中选择UCL测定点。(2)为了降低通过反复呈现相同频率的声刺激而在脑电波中产生的习惯化的影响，选择不同频率的测定点。[0172]除此之外，UCL脑电波测定点决定部40从近似式获取部32接受近似式的系数是否超过了给定的范围的信息，在超过的情况下，在上述的基准中追加UCL脑电波测定的两个测定点。在实施例1的UCL测定点决定部30中，虽然所追加的测定点为一个，但是为了降低上述的脑电波的习惯化的影响，优选在UCL脑电波测定点决定部40中追加频率不同的两个测定点。[0173]另外，如非专利文献2所记载的那样，在以脑电波作为指标而测定出的UCL中，包含平均为5dB程度的误差。对于其主要原因之一，可列举因混入脑电波的噪声的影响而有时无法实施正确的估计。为此，当在UCL脑电波测定点决定部40中追加UCL的测定点的情况下，也可以再次选择由UCL脑电波测定部20测定出的测定点。当进行了再选择的情况下，也可作为过去结果的延续而对事件相关电位进行相加平均。由此，脑电波的S/N提高，UCL脑电波测定的精度变高。[0174]UCL脑电波测定部20基于用户的脑电波反应来测定由UCL脑电波测定点决定部40决定出的测定点处的UCL。将测定出的UCL发送至近似式计算部31。[0175]在图13中示出UCL脑电波测定部20的详细构成。UCL脑电波测定部20具备声刺激群决定部21、声刺激生成部22、声刺激输出部23、生物体信号测量部24、事件相关电位特征量提取部25、和UCL判定部26。[0176]声刺激群决定部21从UCL脑电波测定点决定部40接收测定点的信息，来决定呈现给用户的多个声刺激的信息。也将多个声刺激标记为声刺激群。声刺激群的信息包含声刺激群内的声刺激的声压、声刺激群内的声刺激的持续时间、和多个声刺激间的间隔。[0177]声刺激群例如将连续被呈现的第I声音、第2声音以及第3声音作为声刺激来包含。此外，第I声音、第2声音以及第3声音的声压也可以被设定为递减。声刺激群内的声刺激的声压在比一般被视作UCL的声压小的声压范围内例如像80dBHL、75dBHL、70dBHL这样地决定。[0178]声刺激群的呈现耳以及频率例如也可以基于如下的限制来随机地决定。不选择与紧前面的声刺激群相同的频率的声刺激群。期望呈现声刺激的耳朵的左右按照随机的顺序来选择。其中，优选仅使左右哪一只耳不连续4次以上地呈现声刺激群。如此一来，同一耳以及同一频率的声刺激群的连续呈现所引起的脑电波的习惯化(habituat1n)的影响降低，能实现高精度的UCL判定。声刺激的持续时间设定在例如25ms以上，以便稳定地引发听觉诱发电位。此外，刺激间间隔设定在声刺激的持续时间以上且I秒以下的时间。例如，既可以设为300ms，也可以设为200ms。声刺激群决定部21将决定出的声刺激的信息发送至声刺激生成部22。[0179]声刺激生成部22基于从声刺激群决定部21收到的、声刺激群的呈现耳以及频率、声刺激群内的声刺激的持续时间、刺激间间隔以及声压的信息，来生成声刺激数据。各声刺激例如设为上升沿以及下降沿为3ms的猝发音。[0180]按照所生成的声刺激数据，声刺激输出部23向用户输出声刺激。此外，在输出了声刺激的定时，声刺激生成部22向生物体信号测量部24输出触发信号。另外，声刺激生成部22也可以仅仅向声刺激输出部23发送所生成的声刺激数据。[0181]声刺激数据例如也可以针对一个声刺激群而仅作成一个声刺激数据，该声刺激数据包含在给定的时间间隔内有声压变化的多个声刺激。在此情况下，发送至生物体信号测量部24的触发信号也可以仅仅是第I声音的呈现定时。[0182]声刺激输出部23向用户输出声刺激。将由声刺激生成部22生成的声刺激数据作为声刺激而呈现给用户。优选声刺激输出部23尽可能正确地向左右各耳输出由声刺激生成部22生成的声刺激。例如,声刺激输出部23既可以是频率特性的失真小的耳机，也可以是扬声器。声刺激输出部23也标记为输出部。[0183]生物体信号测量部24与至少两个电极A以及电极B连接。例如，电极A被粘附在用户的乳突(在图16(b)中表示为Ref的位置)，电极B被粘附在用户的头皮上的中心部(所谓的Cz)。生物体信号测量部24测量与电极A和电极B的电位差对应的用户的脑电波。例如，使用基于图16(a)所示的国际10-20法而装配的电极来测量脑电波。[0184]另外，脑电波测定既可以使用更多的电极来进行，也能够例如像图16(b)所示那样将装配在带有圆圈的数字I?5的电极位置上的有源电极、和装配在乳突上的基准电极的电位差测量为脑电波。此外，为了测定因眨眼以及眼球运动而混入脑电波的眼电噪声，也可以在右眼的上方以及右眼的右方的位置(图16(b)中用带有圆圈的数字6以及7所示的位置)配置电极。[0185]生物体信号测量部24是对用户的生物体信号进行测量的脑电波仪。至少使探查电极以及基准电极装配于用户。生物体信号测量部24作为生物体信号而对与探查电极以及基准电极的电位差相当的脑电波进行测量。针对脑电波数据，也可以进行适当的截止频率的频率滤波。生物体信号测量部24将测量出的脑电波或者滤波后的脑电波发送至事件相关电位特征量提取部25。以下，也将测量出的脑电波或者滤波后的脑电波标记为脑电波数据。[0186]在作为频率滤波器而使用带通滤波器的情况下，例如也可以设定截止频率，以使IHz至20Hz通过。假定用户预先装配了脑电波仪。[0187]事件相关电位特征量提取部25基于从生物体信号测量部24收到的脑电波以及触发信息，以触发信息为起点切取出给定区间(例如第I声音呈现前looms至第3声音呈现后400ms的区间)的事件相关电位,根据从声刺激群决定部21收到的声刺激群的内容来分别计算与针对第I声音至第3声音的时间频率分量所对应的小波系数相关的特征量。[0188]与小波系数相关的特征量对应于针对声刺激的脑电波反应(事件相关电位)的时间频率分量，能够利用其来判定不舒适声压。根据与小波系数相关的特征量来估计不舒适声压的技术已经在本申请人:所申请的国际公开第2013/057929号中公开。与小波系数相关的特征量例如通过针对切取出的事件相关电位实施连续小波变换，求解每时间且每频率的小波系数而得到的。作为母小波，例如能够使用墨西哥草帽函数(V(t)=(l-t~2)exp(-t~2/2))。其中，小波变换为求解事件相关电位的时间频率分量的一种方法，但并不限于小波变换，例如也可以通过实施短时间傅里叶变换，由此来求解时间频率分量。[0189]将计算出的特征量、和声刺激群的信息(左右耳、频率、声压等)发送至UCL判定部26。与小波系数相关的特征量例如也可以设为下述值，即，关于频率轴以及时间轴分别在给定范围内进行分割，并对关于分割的范围而得到的特征量进行平均，由此获得的值。例如，既可以在频率轴按照对2.5Hz至125Hz进行9分割的方式平均，也可以在时间轴以50ms的时间宽度来平均。例如，作为P2分量，也可以使用从呈现声刺激起到潜伏时间300ms以下的时间范围的生物体信号。用于规定上述给定范围的频率轴以及时间轴的宽度，在能估计UCL的范围内，既可以变细，也可以变粗。[0190]例如，NI分量的事件相关电位也可以设为在听觉刺激之后的50ms以上且150ms以下的时间范围内的阴性分量的生物体信号。例如，P2分量的事件相关电位也可以设为在听觉刺激之后的150ms以上且250ms以下的时间范围内的阳性分量的生物体信号。[0191]UCL判定部26参照事件相关电位特征量提取部25提取出的第I声音、第2声音、以及第3声音的特征量、和预先将特征量及UCL的值建立了对应的给定的基准，来判定每个测定点的用户的UCL。[0192]具体而言，UCL判定部26根据从事件相关电位特征量提取部25收到的、与第I声音至第3声音各自的小波系数相关的特征量来判定UCL。在UCL判定部26中，利用预先准备的小波特征量和给定的基准来实施线性判别。[0193]所谓给定的基准，意味着预先将特征量及UCL的值建立了对应的信息。给定的基准，既可以是将小波特征量和UCL建立了对应的表，也可以是给定的式子。UCL判定部26预先保持给定的基准。[0194]所谓给定的基准，例如为UCL值的教师数据。教师数据是根据针对至少2人以上的他人而预先通过主观报告测定出的UCL、和通过脑电波测量测定出的小波特征量来生成的。教师数据也可以与用户的听力障碍的症状相匹配地进行切换。例如也可利用传导性听力障碍和知觉性听力障碍这样的大致分类来分别准备教师数据，以进行切换。此外，也可以按照低音逐渐损失型或高音逐渐损失型等的听力图的每个图案来准备教师数据，以进行切换。UCL判定部26将判定出的UCL发送至近似式计算部31。[0195]<不舒适声压估计系统200的处理>[0196]其次，一边参照图14一边说明在图12的不舒适声压估计系统200中所进行的处理次序。图14是表示在不舒适声压估计系统200中所进行的处理的次序的流程图。关于执行与图1lA所示的不舒适声压估计系统100相同的处理的步骤，赋予同一参照符号，并省略其说明。[0197]本实施方式的不舒适声压估计系统200的处理与实施方式I的不舒适声压估计系统100差异之处在于，包含以针对声刺激的脑电波反应为指标的与UCL测定相关的步骤S201至步骤S203。[0198]在步骤S201中，UCL脑电波测定点决定部40与实施方式I的UCL测定点决定部30同样地，从HTL输入部10接收用户的每个测定点的HTL。然后，决定由UCL脑电波测定部20测定的UCL脑电波测定的测定点，并发送至UCL脑电波测定部20。此外，UCL脑电波测定点决定部40将决定出的测定点处的HTL发送至近似式计算部31。[0199]UCL脑电波测定点决定部40中的UCL脑电波测定的测定点的选择是在实施例1的UCL测定点决定部30中的选择条件当中追加以下的2个条件来进行的。(I)选择在脑电波测定之际呈现的声刺激的最小声压能听见的测定点。例如，在呈现的声刺激的最小声压为70dBHL的情况下，选择HTL比70dBHL小的测定点。(2)为了降低通过反复呈现相同频率的声刺激而在脑电波中产生的习惯化的影响，选择不同频率的测定点。[0200]在步骤S202中，UCL脑电波测定部20基于用户的脑电波反应来测定由UCL脑电波测定点决定部40决定出的两个以上测定点处的UCL。然后，将测定出的UCL发送至近似式计算部31。[0201]在步骤S105中，近似式获取部32(更具体而言为图8B所示的近似系数比较部321)有时将近似式的系数超过了给定的范围这一情形发送至UCL脑电波测定点决定部40。此时，在步骤S203中，UCL脑电波测定点决定部40作为UCL脑电波测定的测定点而追加频率不同的两个以上测定点。[0202]根据本实施方式的不舒适声压估计系统200，在HTL以及频率不同的至少两个测定点处，以针对声刺激的脑电波反应作为指标而对UCL进行测定，从而能够高精度地估计仅测定出HTL的测定点以外的测定点的UCL。由此，即便在UCL测定时，也能够简易地实现用户不觉得吵的助听器拟合。[0203]另外，在实施方式I以及2的说明中，按照每个测定点，决定HTL输入部10受理HTL、且UCL测定点决定部30或者UCL脑电波测定点决定部40实际测定UCL的测定点。其中，例如在能测定HTL的测定点只有两个的情况下，也可以不决定测定点。此外，例如在是左耳和右耳的HTL为相同程度的用户的情况下、或者是将助听器只戴在单只耳朵上的用户的情况下，只要能测定左右任一只耳朵的听觉特性即可，因此作为测定点无需一定要包含右耳或者左耳的信息，只要至少包含频率的信息即可。[0204]某一形态所涉及的不舒适声压估计系统，具备:HTL获取部，获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息；UCL测定点决定部，决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点，所述至少两个测定点的每一个测定点确定所获取到的多个最小可听阈值之中至少与第I最小可听阈值相关的第I频率、以及与第2最小可听阈值相关的第2频率，该第2最小可听阈值具有与所述第I最小可听阈值不同的大小；UCL测定部，测定所决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压；计算部，使用与由所述UCL测定点决定部决定出的所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算与听觉特性相关的给定的基准；和UCL估计部，参照所述给定的基准，来估计在所述HTL获取部中获取到的各最小可听阈值所对应的频率下的不舒适声压。[0205]在某一形态所涉及的系统中，作为所述给定的基准，所述计算部使用与所述决定出的至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的信息，所述UCL估计部基于所述比例关系来估计所述决定出的至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压。[0206]在某一形态所涉及的系统中，所述计算部使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的近似直线。[0207]在某一形态所涉及的系统中，还具备:近似系数比较部，判定与所述近似直线的斜率和截距相关的系数是否在预先保持的给定的范围内，当所述近似系数比较部判定为所述斜率和所述截距当中的至少任一个在给定的范围外的情况下，所述UCL测定点决定部将与所述决定出的所述至少两个测定点不同的新的测定点作为用于测定所述不舒适声压的测定点来追加，所述计算部还使用由所述UCL测定部测定出的所述新的测定点处的最小可听阈值以及不舒适声压，来计算所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系。[0208]在某一形态所涉及的系统中，还具备:近似系数比较部，判定与所述近似直线的斜率和截距相关的系数是否在预先保持的给定的范围内，当所述近似系数比较部判定为所述斜率和所述截距当中的至少任一个在规定的范围外的情况下，所述UCL测定部再次测定所述决定出的测定点的不舒适声压，所述计算部使用由所述UCL测定点决定部决定出的多个最小可听阈值、和包含由所述UCL测定部再次测定出的不舒适声压在内的多个不舒适声压，来计算所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系。[0209]在某一形态所涉及的系统中，与所述斜率相关的给定的范围为0.2以上且I以下，与所述截距相关的给定的范围为20dBSPL以上且10dBSPL以下。[0210]在某一形态所涉及的系统中，所述UCL测定点决定部优先选择从所述HTL获取部受理的多个最小可听阈值之中与0.9kHz以上且1.1kHz以下的频率建立了对应的最小可听阈值所对应的测定点，作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。[0211]在某一形态所涉及的系统中，所述UCL测定点决定部选择所述HTL获取部所获取到的多个最小可听阈值之中具有给定值以上的差的多个最小可听阈值，作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。[0212]在某一形态所涉及的系统中，所述HTL获取部作为所述测定点，除了获取声音的频率之外还获取与用户的左耳或者右耳已建立对应的最小可听阈值的信息，当在所述测定点处所述用户的左耳的最小可听阈值与右耳的最小可听阈值之差为预先规定的值以上的情况下，所述UCL测定点决定部选择与所述最小可听阈值的值小的一只耳已建立对应的测定点作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。[0213]在某一形态所涉及的系统中，所述UCL测定部呈现预先保持的给定的声压以下的声刺激，提取针对所述声刺激的脑电波反应的时间频率分量，判别所述时间频率分量来测定不舒适声压。[0214]在某一形态所涉及的系统中，所述UCL测定点决定部从表现出所述被呈现的声刺激中的最小的声压以下的最小可听阈值的测定点之中，选择用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。[0215]在某一形态所涉及的系统中，所述HTL获取部获取与通过声音的频率以及为用户的左耳或者右耳的任一只耳朵所确定的测定点建立对应、且具有不同的值的多个最小可听阈值的信息，所述UCL测定点决定部选择所述受理到的多个最小可听阈值之中具有不同的值的多个最小可听阈值，将与所述选择出的多个最小可听阈值对应的测定点决定为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。[0216]某一形态所涉及的不舒适声压估计处理器，被设置在上述的不舒适声压估计系统中，该不舒适声压估计处理器具备:近似式获取部，被构成为获取所述计算部计算出的表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的信息JPUCL估计部，接收所述HTL获取部所获取到的所述多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息，参照所述比例关系来估计与所述最小可听阈值对应的不舒适声压。[0217]某一形态所涉及的不舒适声压估计方法，包含:获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息的步骤；决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点的步骤，其中将与所述获取到的多个最小可听阈值之中值相互不同的至少两个最小可听阈值分别已建立关联的测定点决定为用于测定不舒适声压的测定点；测定决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压的步骤；使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压来计算与听觉特性相关的给定的基准的步骤；和参照所述给定的基准，根据所述获取到的多个最小可听阈值来估计所述至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压的步骤。[0218]某一形态所涉及的计算机程序是由不舒适声压估计装置所具备的计算机而执行的计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行如下步骤:获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息的步骤；决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点的步骤，其中将与所述获取到的多个最小可听阈值之中值相互不同的至少两个最小可听阈值分别已建立关联的测定点决定为用于测定不舒适声压的测定点；测定决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压的步骤；使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压来计算与听觉特性相关的给定的基准的步骤；和参照所述给定的基准，根据所述获取到的多个最小可听阈值来估计所述至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压的步骤。[0219]产业上的可利用性[0220]根据本公开的不舒适声压估计系统的一形态，针对HTL不同的至少两个测定点来测定UCL，从而能够高精度地估计仅测定出HTL的测定点以外的测定点的UCL。由此，能够格外降低不舒适声压估计中的用户的工夫，并且能够实现用户不觉得吵的助听器拟合。此外，通过也针对听力正常的人预先估计不舒适声压，从而还可以应用于电视机或立体声的音响装置中的最大音量设定等。[0221]符号说明[0222]1、2、102不舒适声压估计装置[0223]10HTL输入部[0224]11UCL测定部[0225]20UCL脑电波测定部[0226]21声刺激群决定部[0227]22声刺激生成部[0228]23声刺激输出部[0229]24生物体信号测量部[0230]25事件相关电位特征量提取部[0231]26UCL判定部[0232]30UCL测定点决定部[0233]31近似式计算部[0234]32、320近似式获取部[0235]321近似系数比较部[0236]322近似式蓄积DB[0237]33UCL估计部[0238]40UCL脑电波测定点决定部[0239]80结果蓄积DB[0240]100、101、200不舒适声压估计系统【权利要求】1.一种不舒适声压估计系统，具备:最小可听阈值获取部，获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息；不舒适声压测定点决定部，决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点，对于所述至少两个测定点的每一个测定点确定所获取到的多个最小可听阈值之中至少与第I最小可听阈值相关的第I频率、以及与第2最小可听阈值相关的第2频率，该第2最小可听阈值具有与所述第I最小可听阈值不同的大小；不舒适声压测定部，测定所决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压；计算部，使用与由所述不舒适声压测定点决定部决定出的所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算与听觉特性相关的给定的基准；和不舒适声压估计部，参照所述给定的基准，来估计在所述最小可听阈值获取部中获取到的各最小可听阈值所对应的频率下的不舒适声压。2.根据权利要求1所述的不舒适声压估计系统，其中，作为所述给定的基准，所述计算部使用与所述决定出的至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的信息，所述不舒适声压估计部基于所述比例关系来估计所述决定出的至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压。3.根据权利要求2所述的不舒适声压估计系统，其中，所述计算部使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压，来计算表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的近似直线。4.根据权利要求3所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压估计系统还具备:近似系数比较部，判定与所述近似直线的斜率和截距相关的系数是否在预先保持的给定的范围内，当所述近似系数比较部判定为所述斜率和所述截距当中的至少任一个在给定的范围外的情况下，所述不舒适声压测定点决定部将与所述决定出的所述至少两个测定点不同的新的测定点作为用于测定所述不舒适声压的测定点来追加，所述计算部还使用由所述不舒适声压测定部测定出的所述新的测定点处的最小可听阈值以及不舒适声压，来计算所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系。5.根据权利要求3所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压估计系统还具备:近似系数比较部，判定与所述近似直线的斜率和截距相关的系数是否在预先保持的给定的范围内，当所述近似系数比较部判定为所述斜率和所述截距当中的至少任一个在规定的范围外的情况下，所述不舒适声压测定部再次测定所述决定出的测定点的不舒适声压，所述计算部使用由所述不舒适声压测定点决定部决定出的多个最小可听阈值、和包含由所述不舒适声压测定部再次测定出的不舒适声压在内的多个不舒适声压，来计算所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系。6.根据权利要求4或5所述的不舒适声压估计系统，其中，与所述斜率相关的给定的范围为0.2以上且I以下，与所述截距相关的给定的范围为20dBSPL以上且10dBSPL以下。7.根据权利要求1至6中任一项所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压测定点决定部优先选择从所述最小可听阈值获取部受理的多个最小可听阈值之中与0.9kHz以上且1.1kHz以下的频率建立了对应的最小可听阈值所对应的测定点，作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。8.根据权利要求1至7中任一项所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压测定点决定部选择所述最小可听阈值获取部所获取到的多个最小可听阈值之中具有给定值以上的差的多个最小可听阈值，作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。9.根据权利要求1至8中任一项所述的不舒适声压估计系统，其中，作为所述测定点，所述最小可听阈值获取部除了获取声音的频率之外还获取与用户的左耳或者右耳已建立对应的最小可听阈值的信息，当在所述测定点处所述用户的左耳的最小可听阈值与右耳的最小可听阈值之差为预先规定的值以上的情况下，所述不舒适声压测定点决定部选择与所述最小可听阈值的值小的一只耳朵已建立对应的测定点作为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。10.根据权利要求1至9中任一项所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压测定部呈现预先保持的给定的声压以下的声刺激，提取针对所述声刺激的脑电波反应的时间频率分量，判别所述时间频率分量来测定不舒适声压。11.根据权利要求10所述的不舒适声压估计系统，其中，所述不舒适声压测定点决定部从表现出所述被呈现的声刺激中的最小的声压以下的最小可听阈值的测定点之中，选择用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。12.根据权利要求1至11中任一项所述的不舒适声压估计系统，其中，所述最小可听阈值获取部获取与通过声音的频率以及为用户的左耳或者右耳的任一只耳朵所确定的测定点建立对应、且具有不同的值的多个最小可听阈值的信息，所述不舒适声压测定点决定部选择所述受理到的多个最小可听阈值之中具有不同的值的多个最小可听阈值，将与所述选择出的多个最小可听阈值对应的测定点决定为用于测定所述不舒适声压的至少两个测定点。13.一种不舒适声压估计处理器，被设置在权利要求2所述的不舒适声压估计系统中，该不舒适声压估计处理器具备:近似式获取部，被构成为获取所述计算部计算出的表示所述最小可听阈值和所述不舒适声压的比例关系的信息；和不舒适声压估计部，接收所述最小可听阈值获取部所获取到的所述多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息，参照所述比例关系来估计与所述最小可听阈值对应的不舒适声压。14.一种不舒适声压估计方法，包含:获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息的步骤；决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点的步骤，其中将与所述获取到的多个最小可听阈值之中值相互不同的至少两个最小可听阈值分别已建立关联的测定点决定为用于测定不舒适声压的测定点；测定决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压的步骤；使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压来计算与听觉特性相关的给定的基准的步骤；和参照所述给定的基准，根据所述获取到的多个最小可听阈值来估计所述至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压的步骤。15.一种计算机程序，是由不舒适声压估计装置所具备的计算机而执行的计算机程序，所述计算机程序使所述计算机执行如下步骤:获取多个频率的每一个频率下的最小可听阈值的信息的步骤；决定用于测定不舒适声压的至少两个测定点的步骤，其中将与所述获取到的多个最小可听阈值之中值相互不同的至少两个最小可听阈值分别已建立关联的测定点决定为用于测定不舒适声压的测定点；测定决定出的所述至少两个测定点处的不舒适声压的步骤；使用与所述至少两个测定点的每一个测定点相关的所述最小可听阈值以及所述不舒适声压来计算与听觉特性相关的给定的基准的步骤；和参照所述给定的基准，根据所述获取到的多个最小可听阈值来估计所述至少两个测定点以外的测定点处的不舒适声压的步骤。【文档编号】H04R25/00GK104247460SQ201380021920【公开日】2014年12月24日申请日期:2013年10月2日优先权日:2012年10月9日【发明者】足立信夫,小泽顺申请人:松下知识产权经营株式会社