[发明专利]位置学习助听器

说明书

技术领域

新助听器系统被提供有响应于声音环境、地理位置以及用户反馈的助听器信号处理参数的改进的自动选择和调节。特别是，新助听器系统的特征在于基于地理位置和贝叶斯增量偏好诱导的助听器信号处理参数的最优化。

背景技术

现今的传统助听器通常包括数字信号处理器(DSP)，用于处理由助听器接收的声音，以补偿用户的听力损失。如在本领域中众所周知的，DSP的处理由具有用于调节被执行的实际信号处理的多种参数的信号处理算法控制，诸如，多通道助听器的每个频率通道中的增益、频率选择性滤波算法的转折频率或斜率、控制压缩器算法的拐点和压缩率的参数。

DSP的灵活性通常被用于提供具有多种信号处理参数的多个不同算法。例如，多种算法可以被提供用于噪声抑制，即，不期望信号的衰减和期望信号的放大。期望信号通常是语音或音乐，并且不期望信号可以是背景语音、饭店嘈杂声、音乐(当语音是期望信号时)、交通噪声等。

通常包括不同算法和参数，以提供不同种类的声音环境中的舒适和可理解的再生的声音质量，诸如，语音、含糊不清的语音、饭店嘈杂声、音乐、交通噪声等。

从不同声音环境获得的音频信号可以拥有非常不同的特性，例如，平均和最大声压级(SPL)和/或频率含量。从而，在具有DSP的助听器中，每个种类的声音环境都可以与具有信号处理参数的特定设定的特定信号处理算法相关联，该特定信号处理算法为正被讨论的种类的声音环境提供最佳信号质量的处理后的声音。

从而，现今的基于DSP的助听器通常被提供有多个不同信号处理算法，其中，每个算法被定制用于特定种类的声音环境和/或特定用户偏好。信号处理参数通常在分配者的办公室中的初始适配期期间被确定，并且通过激活期望算法并且将算法参数设置在助听器的非易失性存储区中和/或将期望算法和算法参数设定传输至非易失性存储区，被编程到助听器中。

一些已知助听器能够将用户的声音环境自动地分类为多个种类的声音环境之一，诸如，语音、含糊不清的语音、饭店嘈杂声、音乐、交通噪声等。

所获得的分类结果可以在助听器中被利用，以自动地选择助听器的信号处理特性，例如，自动地切换至用于正在谈论的环境种类的最合适信号处理算法和参数。这样的助听器能够在多种声音环境中自动地为各个助听器用户保持最佳声音质量和/或语音可理解性。

US 2007/0140512A1和WO 01/76321公开了分类器方法的示例。

发明内容

新助听器系统被提供有在其确定声音环境的种类时包括新助听器系统的地理位置和用户反馈的助听器。

特定地理区域内的声音环境随着时间通常保持在相同种类。从而，在确定当前声音环境的种类时结合地理位置将改进种类的确定，即，可以使得种类的确定更快，和/或可以使得种类的确定具有增加的确定性。

提供一种新助听器系统，包括

(a)第一助听器，具有

第一麦克风，用于响应于在声音环境中的所述第一麦克风处接收的声音信号，提供第一音频输入信号，

第一处理器，其被配置成根据信号处理算法F(Θ)处理第一音频输入信号，以生成第一听力损失补偿音频信号，其中，Θ是信号处理参数的集合，以及

第一输出换能器，用于基于第一听力损失补偿音频信号，提供第一听觉输出信号，

(b)位置检测器，被配置用于确定助听器系统的地理位置，

(c)第一声音环境检测器，被配置用于

基于由助听器系统接收的声音信号和所确定的助听器系统的地理位置，确定助听器系统周围的声音环境的种类，以及

基于由第一声音环境检测器确定的声音环境的种类，将第一输出提供给第一处理器，以选择信号处理参数的集合Θ的第一值，

(d)用户接口，用于允许助听器系统的用户作出至少一个信号处理参数θ∈Θ的调节，并且其中

第一声音环境检测器被配置用于

记录由助听器系统的用户作出的至少一个信号处理参数θ∈Θ的调节，以及

还基于调节，将第一输出提供给第一处理器。

可以基于调节的贝叶斯增量偏好诱导，将第一输出提供给第一处理器。

助听器系统具有信号处理算法F(Θ)的库，其中，Θ是算法参数空间，包括控制用于执行的算法的选择的参数，例如，噪声抑制算法可以被选择用于在噪声环境中执行，并且可以不被选择用于在安静环境中执行。