[发明专利]基于深度学习网络的助听器自验配方法有效
| 申请号： | 201810767514.8 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN109151692B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 梁瑞宇;王青云;唐闺臣;谢跃;冯月芹;田丽鸿 | 申请（专利权）人： | 南京工程学院 |
| 主分类号： | H04R25/00 | 分类号： | H04R25/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 211167 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的助听器自验配方法，通过构建患者综合信息库，通过对患者和验配过程的深入分析，发现验配过程中有效的策略，从而构建新的智能助听器自验配模型，提高验配效率；引入深度学习网络，通过大量的数据训练，使网络具有人工智能，能根据患者的基本信息快速生成符合患者听损特性的语音信息，同时还能根据患者的评价反馈，自动调节输入增益，大大缩短验配时间，改善用户满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 助听器 配方 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习网络的助听器自验配方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，建立患者综合信息数据库；步骤(B)，构建深度学习网络，并基于患者综合信息数据库内的信息进行训练；步骤(C)，根据训练后的深度学习网络，结合患者的评价反馈，对助听器进行自验配测试。
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