[發明專利]包括反饋控制系統的聽力裝置

在審

• 申請號: 202210947751.9
• 申請日: 2022-08-05
• 公開（公告）號: CN115706909A
• 公開（公告）日: 2023-02-17
• 發明（設計）人: M·郭;J·詹森
• 申請（專利權）人: 奧迪康有限公司
• 主分類號: H04R25/00
• 分類號: H04R25/00
• 代理公司: 北京金闕華進專利事務所(普通合伙) 11224
• 代理人: 陳建春

本申請公開了包括反饋控制系統的聽力裝置，其包括至少一輸入變換器、輸出變換器、反饋控制系統和音頻信號處理器，其中反饋控制系統配置成使從所述輸出變換器到所述至少一輸入變換器的反饋最小化及至少提供至少一電輸入信號的反饋校正版本；及音頻信號處理器配置成將一個或多個處理算法應用于至少一電輸入信號的反饋校正版本及根據其提供處理后的信號；其中所述反饋控制系統基于機器學習模型，其接收至少表示至少一電輸入信號及處理后的信號的輸入數據：其中所述反饋控制系統配置成將至少一電輸入信號的反饋校正版本提供為輸出。

技術領域

本申請涉及聽力裝置如助聽器，尤其涉及反饋控制。

背景技術

現代聽力裝置中的反饋控制系統通常高效確保系統穩定性并向用戶提供必要的增益，同時，它們使能高質量的輸出聲音，尤其對于語音而言。

然而，仍然有反饋可強加穩定性問題的情形，其中必須呈現給用戶低于所需的增益，從而導致差的聲音感知。此外，反饋控制系統在始終使能滿足所有用戶的高質量輸出聲音方面仍然有一些困難，尤其對于對微小聲音失真敏感的音樂家和“超級用戶”而言。

迄今為止，基于NLMS的系統已用于反饋消除，盡管在許多情形下高效，但它們仍遭受所謂的有偏估計問題。解決該有偏估計問題的目前技術發展水平的方法需要向助聽器輸出信號引入一些小的修改，例如基于頻移和/或探針噪聲的方法，這進而可影響感知的聲音質量，尤其對于音樂聲音和一些高音調話音而言。此外，基于NLMS的系統在它們能多快地對臨界反饋情形作出反應和處理方面具有(不可解決的)限制，為避免反饋和為更好的舒適性而支持開放驗配，其限制了助聽器可提供的增益。

發明內容

基于NLMS的反饋控制系統已達到其全部潛力，因而需要完全新一代的反饋控制來解鎖接下來的性能水平。

現代機器學習技術提供新的工具，其可提供完全新一代的反饋控制系統，其能在不損害聲音質量的情形下解決有偏估計問題，其能更好地處理臨界反饋情形因而更好地確保能向用戶提供最佳增益。

EP3236675B1涉及助聽裝置的、神經網絡驅動的反饋消除方法。多個不同實施例包括助聽裝置中的輸入信號為減輕同步化效應的信號處理方法，助聽裝置包括接收器和傳聲器。該方法包括訓練神經網絡以識別多個示例系統輸入中的聲學特征并針對多個示例系統輸入預測目標輸出；及使用經訓練的神經網絡針對輸入信號預測輸出并使用該輸出控制自適應反饋消除器的自適應行為。

本申請涉及在改善聽力裝置如助聽器或耳機中的反饋控制或回聲消除的任務中使用機器學習或人工智能方法，例如利用神經網絡及例如有監督的學習。

助聽器

在本申請的一方面，提供適于由用戶佩戴在用戶耳朵處或耳朵中的助聽器。助聽器包括：

-用于將用戶周圍環境中的聲音轉換為表示所述聲音的至少一電輸入信號的至少一輸入變換器；

-用于將根據至少一電輸入信號提供的輸出信號轉換為可由用戶感知為聲音的刺激的輸出變換器；

-反饋控制系統，配置成

--使從所述輸出變換器到所述至少一輸入變換器的反饋最小化；及

--至少提供所述至少一電輸入信號的反饋校正版本；及

-音頻信號處理器，配置成

--將一個或多個處理算法應用于所述至少一電輸入信號的所述反饋校正版本；及

--根據其提供處理后的信號。

反饋控制系統可基于機器學習模型，其接收至少表示下述信號的輸入數據：

-所述至少一電輸入信號；及

-所述處理后的信號。