听力设备和用于调整听力设备参数的方法与流程

本公开涉及听力设备和相关方法，尤其涉及用于配置听力设备参数的方法。

背景技术：

具有用户可选程序的听力设备是已知的，其允许用户调整听力设备程序/听力设备参数以获得令人满意的收听体验。

技术实现要素：

期望为听力设备用户提供改善的收听体验。此外，需要一种简单有效的方式来配置听力设备的一个或多个听力设备参数。

公开了一种听力设备，该听力设备包括：一组麦克风，包括用于提供第一麦克风输入信号的第一麦克风；处理器，用于根据一个或多个听力设备参数处理输入信号，并基于输入信号提供电输出信号；用户接口；以及接收器，用于将电输出信号转换为音频输出信号。听力设备，例如处理器，被配置为：例如基于对参数化的目标函数的第一假设和/或第二假设来初始化包括该目标函数的模型；获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置分派为甲测试设置；基于该模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；经由接收器，根据甲测试设置输出甲测试信号；经由接收器，根据乙测试设置输出乙测试信号；检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置更新模型；以及可选地，根据确定满足调整标准，基于优选测试设置的听力设备参数来更新听力设备的听力设备参数。

此外，公开了一种用于调整听力设备的听力设备参数的方法，该方法包括：例如基于对参数化目标函数的第一假设和/或第二假设来初始化包括该目标函数的模型；获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置分派为甲测试设置；基于该模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据甲测试设置输出甲测试信号；根据乙测试设置输出乙测试信号；检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；基于甲测试设置，乙测试设置和优选测试设置中的至少一个或全部来更新模型；以及可选地，根据确定满足调整标准，基于优选测试设置的听力设备参数更新听力设备的听力设备参数。该方法可以在包括听力设备和/或附属设备的听力设备系统中执行。

本公开的一个优点是，可以在正常操作情况期间和/或以少量用户输入/交互来配置听力设备参数。因此，提供了听力设备的简单且流畅的用户体验。

附图说明

通过以下参考附图对示例性实施例的详细描述，本发明的上述以及其他特征和优点对于本领域技术人员将变得显而易见，其中：

图1示意性地示出了根据本公开的示例性听力设备和附属设备，

图2是根据本公开的示例性方法的流程图，

图3是根据本公开的示例性方法的流程图，

图4是根据本公开的示例性方法的流程图，

图5是根据本公开的示例性方法的流程图，以及

图6示出了不同目标函数的优化结果。

附图标记列表

1听力系统

2听力设备

4附属设备

6收发器模块

8天线

10收发器

11听力设备与附属设备之间的无线连接

12第一麦克风

14第一麦克风输入信号

16处理器

18电输出信号

20用户接口

22接收器

24附属设备的用户接口

26触摸显示屏

28启动按钮

30指示甲测试设置和乙测试设置的控制信号

32甲虚拟按钮

34乙虚拟按钮

38指示优选测试设置的听力设备参数的控制信号

100、100a、100b、100c用于调整听力设备参数的方法

102初始化模型

104获得初始测试设置

106将初始测试设置分派为甲测试设置

108获得乙测试设置

110根据甲测试设置输出甲测试信号

112根据乙测试设置输出乙测试信号

114检测优选测试设置的用户输入

116更新模型

118更新听力设备的听力设备参数

120更新甲测试设置

122更新乙测试设置

130根据确定满足调整标准

140根据满足继续优化标准

200第一目标函数

202第二目标函数

具体实施方式

在下文中，当相关时参考附图描述各种示例性实施例和细节。应当注意，附图可以或可以不按比例绘制，并且在所有附图中相似结构或功能的要素由相似的附图标记来表示。还应注意，附图仅旨在促进对实施例的描述。它们不旨在作为对本发明的穷尽性描述，或者作为对本发明范围的限制。另外，所示实施例不需要具有所示的所有方面或优点。结合特定实施例描述的方面或优点不一定限于该实施例，并且可以在任何其他实施例中实施，即使没有这样示出，或者即使没有明确地这样描述。

本公开涉及听力系统、其用户附属设备和听力设备以及相关方法。用户附属设备形成听力设备的附属设备。用户附属设备通常与听力设备配对或无线耦合。听力设备可以是助听器，例如耳后(bte)型、耳内(ite)型、耳道内(itc)型、耳道内接收器(ric)型或耳内接收器(rite)型助听器。通常，听力设备系统由听力设备用户拥有并受其控制。用户附属设备可以是手持设备，例如智能手机、智能手表、专用设备或平板电脑。

听力系统可以包括服务器设备和/或验配设备。验配设备由验配师控制，并且被配置成确定配置数据，例如验配参数。服务器设备可以由听力设备制造商控制。

听力系统被配置为接收和检测指示对甲测试设置(primarytestsetting)或乙测试设置(secondarytestsetting)的偏好的优选测试设置的用户输入。因此，听力系统可以包括用于接收和/或检测用户输入的一个或多个用户接口。例如，听力设备可以包括接收用户输入的用户接口。听力设备的用户接口可以包括一个或多个按钮、加速度计和/或语音控制单元。附属设备可以包括用户接口。附属设备的用户接口可以包括触敏表面，例如触摸显示屏和/或一个或多个按钮。附属设备的用户接口可以包括语音控制单元。听力设备的用户接口可以包括一个或多个物理滑块、旋钮和/或按钮。附属设备的用户接口可以包括一个或多个物理或虚拟(屏幕上)滑块、旋钮和/或按钮。

用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法包括：基于对参数化的目标函数的第一假设和第二假设来初始化包括该目标函数的模型；获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置分派为甲测试设置；基于该模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据甲测试设置输出甲测试信号；根据乙测试设置输出乙测试信号；检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置来更新模型；以及根据确定满足调整标准，基于优选测试设置的听力设备参数来更新听力设备的听力设备参数。

该方法或至少其部分可以在听力设备中执行。该方法的部分可以在用户附属设备中执行。在用户附属设备中执行该方法的一个或多个部分可以有利于提供更流畅的用户输入和用户体验。此外，从听力设备的角度来看，在用户附属设备中执行该方法的一个或多个部分可以有利于提供功率更高效的方法。

用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法包括：在附属设备中基于对参数化的目标函数的第一假设和第二假设来初始化包括该目标函数的模型；在附属设备中获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；在附属设备中将初始测试设置分派为甲测试设置；在附属设备中基于模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据来自附属设备的指示甲测试设置和乙测试设置的控制信号，听力设备根据甲测试设置输出甲测试信号并且根据乙测试设置输出乙测试信号；在附属设备中检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；在附属设备中基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置更新模型；以及根据确定满足调整标准，例如通过将指示优选测试设置的听力设备参数的控制信号从附属设备发送到听力设备，基于优选测试设置的听力设备参数来更新听力设备的听力设备参数。

在该方法中，可以在听力设备或用户附属设备中执行模型的初始化。

第一假设可以是：目标函数是平滑函数。

第二假设可以是：目标函数是单峰的。

目标函数可以表示为其中，x是超立方体[0,1]^d中的d维向量，其表示设备的(d个)听力设备参数，是的最大化自变量(maximizingargument)，λ是缩放矩阵(scalingmatrix)。听力设备参数的数量d可以是1和/或小于20，例如在2到15的范围内。

目标函数可以由下式给出：

其中，x是超立方体[0,1]^d中的d维向量，其表示设备的(d个)听力设备参数，是的最大化自变量，λ是正定d×d缩放矩阵，其中，d是小于20的整数，p是0.01到0.99范围内的实值指数。实值指数p可以在0.2到0.8的范围内。在一个示例中，实值指数p可以设定为1。α是实值参数，例如，等于或大于1。

目标函数可以由下式给出：

目标函数可以由下式给出：

最大化自变量可以受对目标函数的一个或多个先验假设的约束。

最大化自变量可以受对目标函数的以下先验假设的约束：

其中，是概率分布的累积密度函数，例如标准正态分布，是来自另一概率分布的样本。

在一个或多个示例性方法/听力系统中，最大化自变量可以受对目标函数的以下先验假设的约束：

其中

其中，是标准正态分布的累积密度函数，是具有平均向量μ和协方差矩阵σ的来自正态分布的样本。从用户响应中学习平均值和协方差值。

缩放矩阵λ可以是正定缩放矩阵λ，例如受以下先验假设的约束：

a＝diagm([λ1，…，λd])λd～gamma(kd，θd)，

其中，λd是来自gamma分布的样本，分别具有形状参数和比例参数kd和θd。从用户响应中学习形状参数和比例参数的值。

缩放矩阵λ具有两个功能。首先，λ的对角线元素是针对各个听力设备参数的缩放因子，其次，非对角线值允许对听力设备参数之间的相关性进行建模。在一个或多个示例性方法/听力设备中，听力设备参数之间的相关性未在先验假设中建模(λ是对角的)。

缩放矩阵λ不一定是对角矩阵。缩放矩阵λ可以被选择为λ＝l′*l，其中，l是下三角矩阵(也称为λ的cholesky分解)。高斯先验可以应用于l的每个元素，例如

在一个或多个示例性方法/听力系统中，最大化自变量可以受先验假设约束：

其中，beta()是具有形状参数a和b的beta分布。从用户响应中学习形状参数的值。

该方法可以包括：用优选测试设置更新甲测试设置；例如基于更新的模型更新乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据甲测试设置输出甲测试信号；根据乙测试设置输出乙测试信号；检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；以及可选地，基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置，或者基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置中的至少一个来更新模型。

该方法可以包括：确定是否满足继续优化标准，并且可选地，根据不满足继续优化标准(换句话说，根据满足停止标准)放弃输出测试信号和检测优选测试设置的用户输入。继续优化标准可以基于甲测试设置和乙测试设置。如果模型更新似乎收敛到固定参数设置，则可以满足或至少部分地满足示例性继续优化标准。继续优化标准可以基于用户输入的数量的计数。如果给定优化序列中的用户输入的数量小于10，例如在2到8的范围内，则可以满足或至少部分地满足示例性继续优化标准。

该方法可以包括：根据满足继续优化标准，重复以下步骤：用优选测试设置更新甲测试设置；基于更新的模型更新乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据甲测试设置输出甲测试信号；根据乙测试设置输出乙测试信号；以及检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入。

获得初始测试设置可以包括：随机选择一个或多个初始测试听力设备参数的第一初始测试听力设备参数，和/或选择一个或多个当前听力设备参数作为一个或多个初始测试听力设备参数。

基于该模型获得乙测试设置可以包括：，在目标函数的最大化自变量上从后验分布(也表示为)进行采样，例如通过thompson采样，获得乙测试设置。后验分布可以以一个或多个(例如，所有)先前获得的用户输入为条件。本方法和听力设备允许显式地描述最大化自变量上的概率分布，即其中，data表示跟随与用户的所有交互或从与用户的所有交互获得的数据。

检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入可以包括：向用户提示用户输入。可以在听力设备上执行检测用户输入，例如，通过用户激活听力设备中的按钮和/或加速度计(例如，单击或双击听力设备壳体)。可以在附属设备上执行检测用户输入，例如，通过用户选择表示优选测试设置的用户接口元素。可以在附属设备上执行检测用户输入，例如，通过用户在触敏显示屏上选择表示优选测试设置的用户接口元素。

更新模型可以基于bayesian推断方法。更新模型可以包括：更新模型的一个或多个参数。在一个或多个示例性方法/听力设备/附属设备中，更新模型可以包括：更新平均向量μ、协方差矩阵σ以及形状参数和比例参数kd和θd中的一个或多个，例如全部。更新模型或其参数可以基于变分优化、拉普拉斯近似或蒙特卡罗采样。

更新听力设备的听力设备参数是基于优选测试设置的听力设备参数。例如，可以将听力设备的听力设备参数设定为目标函数的最大化自变量在一个或多个示例性方法/听力设备中，可以在每个测试周期之后，即在每次用户输入之后，更新听力设备的听力设备参数，然而，为了不使用户混乱和/或节省电力，听力设备可以根据满足调整标准来更新听力设备的参数。在一个或多个示例性方法/听力设备中，当不满足继续优化标准时，即当完成听力设备参数的调整时，满足调整标准。

听力设备包括：一组麦克风，包括用于提供第一麦克风输入信号的第一麦克风；处理器，用于根据一个或多个听力设备参数处理包括第一麦克风输入信号或预处理的第一麦克风输入信号的输入信号，并基于输入信号提供电输出信号；用户接口；以及用于将电输出信号转换为音频输出信号的接收器。处理器可选地被配置为补偿用户的听力损失。

处理器被配置为：基于对参数化的目标函数的第一假设和第二假设来初始化包括该目标函数的模型；获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置分派为甲测试设置；基于该模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；经由接收器，根据甲测试设置输出甲测试信号；经由接收器，根据乙测试设置输出乙测试信号；检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；根据甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置更新模型；以及根据确定满足调整标准，基于优选测试设置的听力设备参数更新听力设备的听力设备参数。

图1示出了示例性听力系统。听力系统1包括听力设备2和附属设备4。听力设备2可选地包括收发器模块6，用于与附属设备4以及可选地与对侧听力设备(图1中未示出)进行(无线)通信。收发器模块6包括天线8和收发器10，并且被配置为：经由无线连接11接收和/或发送无线信号到附属设备4。听力设备2包括：一组麦克风，包括用于提供第一麦克风输入信号14的第一麦克风12；处理器16，用于根据一个或多个听力设备参数处理包括第一麦克风输入信号14的输入信号，并基于输入信号提供电输出信号18；用户接口20，连接到处理器16；和接收器22，用于将电输出信号18转换为音频输出信号。

附属设备4是智能手机并且包括用户接口24和处理器(未示出)，用户接口24包括触摸显示屏26。附属设备4处于设置调整模式，用于调整听力设备2的设置，即一个或多个听力设备参数。

听力设备2(处理器16)或附属设备4被配置为：例如根据确定满足开始标准，基于对参数化的目标函数的第一假设和第二假设来初始化包括该目标函数的模型。如果已经在用户接口20或用户接口24上检测到指示用户期望开始优化的用户输入(例如，通过激活附属设备4上的虚拟启动按钮28)，则可以满足开始标准。

听力设备2或附属设备4被配置为：获得由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置；将初始测试设置分派为甲测试设置；以及基于该模型获得乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义。

在包括附属设备4的实现方式中，附属设备4可以被配置为：向听力设备2发送控制信号30，控制信号30指示甲测试设置和乙测试设置，从而使得听力设备2能够相应地输出测试信号。

听力设备2(处理器16)被配置为：经由接收器22根据甲测试设置输出甲测试信号，并且经由接收器22根据乙测试设置输出乙测试信号。

听力设备2(处理器16)或附属设备4被配置为：检测指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入，例如，通过检测用户接口20上的用户输入或通过检测对附属设备4的用户接口26上的甲虚拟按钮32和乙虚拟按钮34之一的用户选择。

听力设备2(处理器16)和/或附属设备4被配置为：基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置来更新模型；以及根据确定满足调整标准，基于优选测试设置的听力设备参数更新听力设备的听力设备参数。当用户提供指示期望停止优化的用户输入时(例如，通过在附属设备4的用户接口26上检测到对停止虚拟按钮(未示出)的用户选择)，和/或当达到优选测试设置的预设数量的用户输入时，可以满足调整标准。

在包括附属设备4的实现方式中，附属设备4可以被配置为：向听力设备2发送控制信号38，控制信号38指示优选测试设置的听力设备参数，从而使得听力设备能够更新听力设备的听力设备参数。

图2是用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法的流程图。方法100包括：基于对参数化的目标函数的第一假设和第二假设来初始化(102)包括该目标函数的模型。目标函数由下式给出：

其中，x是超立方体[0,1]^d中的d维向量，其表示设备的(d个)听力设备参数，是的最大化自变量，λ是正定d×d缩放矩阵，其中，d是小于20的整数，p为0.5。最大化自变量受以下对目标函数的先验假设的约束：

其中

其中，是标准正态分布的累积密度函数，是具有平均向量μ和协方差矩阵σ的来自正态分布的样本。正定缩放矩阵λ受以下先验假设的约束：

λ＝diagm([λ1，…，λd])，λd～gamma(kd，θd)，

其中，λd是来自gamma分布的样本，分别具有形状参数和比例参数kd和θd。

方法100包括：获得(104)由一个或多个初始测试听力设备参数定义的初始测试设置，并将初始测试设置分派(106)为甲测试设置。方法100包括：通过在目标函数的最大化自变量上从后验分布(也表示为)进行采样，基于模型获得(108)乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义。

方法100继续于：听力设备根据甲测试设置输出(110)甲测试信号，并且听力设备根据乙测试设置输出(112)乙测试信号。

方法100包括：检测(114)指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入；以及基于甲测试设置、乙测试设置和优选测试设置更新(116)模型，其中，更新模型包括：基于变分优化更新平均向量μ、协方差矩阵σ以及形状参数和比例参数kd和θd。

方法100包括：基于优选测试设置的听力设备参数来更新(118)听力设备的听力设备参数。

更新(118)听力设备参数和更新(120)甲测试设置可以集成在单个操作中，例如，更新(120)甲测试设置可以作为更新(118)听力设备参数的集成部分来执行。

更新(116)模型和更新(120)甲测试设置可以集成在单个操作中，例如，更新(120)甲测试设置可以作为更新(116)模型的集成部分来执行。

方法100可以是连续方法，并且可以包括：用优选测试设置更新(120)甲测试设置；以及可选地，作为获得(108)乙测试设置的一部分，基于更新的模型更新(122)乙测试设置。

图3是用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法的流程图。方法100a实现听力设备的听力设备参数的条件性更新。这可能是有利的，例如如果该方法的动作102、104、106、108、114、116至少部分地在附属设备中实现的话，因为能够减少与更新(118)相关所需的听力设备的接收/发送。方法100a包括：确定是否满足调整标准，并且根据确定满足调整标准(130)，基于优选测试设置的听力设备参数更新(118)听力设备的听力设备参数。此外，听力设备的正常操作不受影响，直到获得优选设置。方法100a可以包括：根据确定不满足调整标准(130)，用优选测试设置更新(120)甲测试设置；以及，作为获得(108)乙测试设置的一部分，基于更新的模型更新(122)乙测试设置。

图4是用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法的流程图。方法100b包括：确定是否满足继续优化标准，并且根据满足继续优化标准(140)，重复用优选测试设置更新(120)甲测试设置；基于更新的模型更新(122)乙测试设置，乙测试设置由一个或多个乙测试听力设备参数定义；根据甲测试设置输出(110)甲测试信号；根据乙测试设置输出(112)乙测试信号；以及检测(114)指示对甲测试设置或乙测试设置的偏好的优选测试设置的用户输入。当满足继续优化标准时，方法100b继续更新(118)听力设备的听力设备参数。

图5是用于调整听力设备的听力设备参数的示例性方法的流程图。在方法100c中，在每个优化周期中更新(118)听力设备参数。

图6示出了用不同目标函数优化听力设备参数的结果。第一目标函数f1是图6a中描绘的一维锥形。第二目标函数f2是钟形的，如图6c所示。将参数模型的锥形变体(cone-thompson)与具有平方指数内核的gp模型(gp-thompson)进行比较。

由于参数模型假设目标函数具有锥形的分析形式，因此在第二个实验中存在模型不匹配，从而允许我们测试不匹配情况下的鲁棒性。选择先验和p(λ)是无信息的。用户输入x′1,…,x′40是通过两种模型下的thompson采样选择的。通过边际对数似然优化，在每次迭代中拟合gp模型的超参数。图6b和图6d中的结果表明，本方法在两个目标函数上一致且显著地优于gp-thompson。图6b和图6d描绘了所谓的“累积值”曲线，其是输入x′1,…,x′40下的目标函数值的累积和。较大的累积值对应于更接近最佳参数值的输入x′1,…,x′40。cone-thompson曲线一致地高于gp-thompson曲线的这一事实表明，cone-thompson算法选择的输入比gp-thompson算法更好。

术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”、“甲”、“乙”、“丙”等的使用并不暗示任何特定顺序，而是这些术语被包括进来以标识各个元件。此外，使用术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”、“甲”、“乙”、“丙”等并不表示任何顺序或重要性，而是术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”、“甲”、“乙”、“丙”等用于将一个元素与另一个元素区分开。请注意，此处和其他地方使用“第一”、“第二”、“第三”和“第四”、“甲”、“乙”、“丙”等词语仅用于标注目的，并非用于表示任何特定的空间或时间顺序。此外，对第一元素进行标记并不意味着存在第二元素，反之亦然。

尽管已经示出和描述了特定的特征，但是应该理解，它们并不旨在限制所要求保护的发明，并且对于本领域技术人员来说显而易见的是，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可以进行各种改变和修改。要求保护的发明的范围。因此，说明书和附图被认为是说明性的而非限制性的。要求保护的发明旨在涵盖所有替代、修改和等同形式。