[发明专利]听力装置的运行方法及基于用语音可懂度预测算法优化的算法提供语音增强的听力装置

权利要求书

1.用于优化声音信号的语音分量的可懂度的算法的训练方法，所述方法包括：

-提供第一数据库(MSI)，其包括

--表示声音的第一电输入信号的多个预定时间段PDTS_i,i＝1,…,N_PDTS，每一时间段包括

---表示至少一音素或音节或词的语音分量；或

---所述语音分量的处理或滤波版；和/或

---噪声分量；及

--每一所述预定时间段PDTS_i的对应的测得的语音可懂度P_i,i＝1,…,N_PDTS；

-通过用所述第一数据库(MSI)的至少部分所述预定时间段PDTS_i及所述对应的测得的语音可懂度P_i优化第一算法而确定第一算法的优化的第一参数，第一算法提供对应的预测的语音可懂度P_est,i，所述优化在使价值函数最小化的约束条件下进行；

-提供包括表示声音的第二电输入信号的多个时间段TS_j,j＝1,…,N_TS的第二数据库(NSIG)或者提供对表示声音的第二电输入信号的多个时间段的访问，每一时间段包括

---表示至少一音素或音节或词的语音分量；或

---所述语音分量的处理或滤波版；和/或

---噪声分量；及

-通过用所述多个时间段TS_j优化第二算法而确定第二算法的优化的第二参数，其中所述第二算法配置成提供所述第二电输入信号的展现由所述第一算法估计的相应预测的语音可懂度P_est,j的处理后版本，所述优化在使所述预测的语音可懂度P_est,j或其处理后版本最大化的约束条件下进行。

2.根据权利要求1所述的方法，其中第一数据库(MSI)包括表示用户的相应左和右耳处的声音的第一电输入信号的两组预定时间段PDTS_L,i,PDTS_R,i(i＝1,…,N_PDTS)及所述两组预定时间段PDTS_L,i,PDTS_R,i中的每一组的对应的测得的语音可懂度P_i,i＝1,…,N_PDTS。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中第一和/或第二算法是或包括神经网络。

4.根据权利要求1所述的方法，其中第一和/或第二算法的训练包括所涉及算法的参数的随机初始化及随后的迭代更新。

5.根据权利要求1所述的方法，其中第一和/或第二算法的训练包括使价值函数最小化。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述价值函数使用迭代随机梯度下降或上升法最小化。

7.根据权利要求5所述的方法，其中第一算法的价值函数包括预测误差。

8.根据权利要求1所述的方法，其中用于训练第一算法的第一数据库的预定时间段PDTS_i和/或用于训练第二算法的第二数据库的时间段TS_i设置成包括所涉及时间段在给定时间点的多个相继的时间帧，其被分别馈给第一和/或第二算法。

9.根据权利要求1所述的方法，其中表示声音的第一电输入信号和/或表示声音的第二电输入信号中的每一个被提供为多个子频带信号。

10.根据权利要求1所述的方法，包括在听力装置中使用所述优化的第二算法，用于优化有噪声或处理后的包括语音的电输入信号的语音可懂度，及提供优化的电声音信号。

11.根据权利要求1所述的方法，包括提供至少一组可由用户感知为声音的输出刺激并表示所述有噪声或处理后的包括语音的电输入信号的处理后版本。