[发明专利]被动适配技术

权利要求书

1.一种适配系统，包括：

通信子系统，包括输入子系统和输出子系统或输入/输出子系统中的至少一项；以及

处理子系统，其中

所述处理子系统被配置为：

至少部分地基于经由所述通信子系统输入的数据，自动开发用于听力假体的适配数据。

2.根据权利要求1所述的适配系统，其中至少以下之一：

所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的语言环境度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据；或

所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的语言环境度量、以及被输入到所述通信子系统或另一子系统中的非收听度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据。

3.根据权利要求2所述的适配系统，其中：

所述适配系统被配置为：通过分析被输入到所述通信子系统中的所述语言环境度量，来开发用于所述听力假体的所述适配数据；并且

所述系统包括子系统，所述子系统包括听力假体或身体携带式的便携式电子设备中的至少一项，所述听力假体被配置为输出指示接受者的语言环境的数据，并且所述便携式电子设备被配置为接收指示所述接受者的所述语言环境的数据；并且

所述语言环境度量基于至少一个所输出的数据或所接收的数据。

4.根据权利要求3所述的适配系统，其中：

所述子系统包括所述便携式电子设备；

所述便携式电子设备是智能设备，并且

所述处理子系统至少部分地位于所述智能设备中。

5.根据权利要求2所述的适配系统，其中：

所述处理子系统是专家子系统，所述专家子系统包括事实领域知识和专家的临床经验作为启发；并且

所述专家子系统被配置为基于所述度量来自动开发所述适配数据。

6.根据权利要求2所述的适配系统，其中：

所述处理子系统是所述系统的专家子系统，所述专家子系统包括机器学习算法的代码和/或来自机器学习算法的代码，以分析所述度量，并且其中所述机器学习算法是经训练系统，所述经训练系统基于统计学上的大量听力受损人群而被训练。

7.根据权利要求1所述的适配系统，其中：

所述适配系统是完全自主的系统。

8.根据权利要求1所述的适配系统，其中：

所述适配系统被配置为：有效地基于被动错误标识而自动开发所述适配数据。

9.根据权利要求1所述的适配系统，其中：

所述系统被配置为：仅基于所述听力假体的接受者的表现，来有效地自动开发用于所述听力假体的适配数据。

10.根据权利要求2所述的适配系统，其中：

所述系统被配置为：基于来自所述接受者的、关于所开发的所述适配数据的主观偏好输入，来自动开发用于所述听力假体的经修订的适配数据。

11.根据权利要求1所述的适配系统，其中：

所述系统被配置为：分析语言环境度量并将所述度量转换为伪听力测试数据，并且分析所述伪听力测试数据就像它是实际听力测试数据那样，以用于开发所述适配数据。

12.根据权利要求2所述的适配系统，其中：

所述处理子系统是神经网络；并且

所述神经网络被配置为基于所述度量来自动开发所述适配数据。

13.一种方法，包括：

使用机器来捕获语音；以及

基于所捕获的所述语音，来自动开发用于听力假体的适配数据。