[發明專利]一種基于模型學習的聽力補償方法及設備在審
| 申請號： | 202211713197.4 | 申請日： | 2022-12-27 |
| 公開（公告）號： | CN116208898A | 公開（公告）日： | 2023-06-02 |
| 發明（設計）人： | 陳婧;吳璽宏;牛亞東;栗楠 | 申請（專利權）人： | 南京未來腦科技有限公司 |
| 主分類號： | H04R25/00 | 分類號： | H04R25/00 |
| 代理公司： | 北京君尚知識產權代理有限公司 11200 | 代理人： | 司立彬 |
| 地址： | 211899 江蘇省南京市浦口區中國（江蘇）自*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 模型 學習 聽力 補償 方法 設備 | ||
1.一種基于模型學習的聽力補償方法，其步驟包括：
1)利用神經網絡對聲音信號S進行非線性變化，得到針對目標聽力損傷程度人群的補償聲音信號SNC；
2)利用聽力損傷模擬器對所述補償聲音信號SNC進行非線性處理，生成非線性失真信號S′；然后將S′是作為所述神經網絡的輸入，SNC為S′對應的標簽數據，得到訓練數據(S′,SNC)訓練所述神經網絡；
3)利用步驟2)訓練的神經網絡更新步驟1)中的神經網絡；
4)重復步驟1)～3)直至達到設定的終止條件；
5)對于給定的一段聲音信號，利用步驟4)訓練結束后所得的神經網絡進行非線性變化，產生用于播放給目標聽力損傷程度人群的補償聲音。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述聽力損傷模擬器首先對聲音信號進行短時傅里葉變換，得到每一幀信號的功率譜與相位譜，然后將信號的功率譜與一個強度及頻率相關的衰減因子相乘得到處理后的功率譜，最后將處理之后的功率譜與原始相位譜通過短時逆傅里葉變換，得到處理后的信號。
3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述聽力損傷模擬器首先根據聲音信號的功率譜P與聽覺濾波器的幅頻響應W，計算得到興奮水平E＝WP；然后計算給定刺激在受損耳感知的特性響度NHI′，并依次計算在正常耳中達到相同特性響度所需的興奮水平ESIM；
然后計算得到聽力損傷模擬器所使用的衰減因子D＝ESIM/E。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡為DNN。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述終止條件為訓練迭代次數或者誤差達到限定值。
6.一種基于模型學習的聽力補償設備，其特征在于，包括聽力損傷模擬器模塊、配對數據生成模塊和聽力補償模塊；其中
所述聽力損傷模擬器，用于對聲音信號進行處理，使得處理后的信號在正常的聽覺系統中激發的響應與未處理刺激在受損的聽覺系統中激發的響應一致；
所述聽力補償模塊，用于對聲音信號S進行非線性變化，得到針對目標聽力損傷程度人群的補償聲音信號SNC；
所述配對數據生成模塊，用于利用聽力損傷模擬器對所述補償聲音信號SNC進行非線性處理，生成非線性失真信號S′；然后將S′是作為所述神經網絡的輸入，SNC為S′對應的標簽數據，得到訓練數據(S′,SNC)訓練所述神經網絡。
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