[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

本發明公開了一種基于模型學習的聽力補償方法及設備，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Ssubgt;NC/subgt;；2)利用聽力損傷模擬器對所述補償聲音信號Ssubgt;NC/subgt;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，Ssubgt;NC/subgt;為S′對應的標簽數據，得到訓練數據(S′,Ssubgt;NC/subgt;)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，利用訓練所得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。本發明能夠更有效的針對聽力損傷進行補償。

技術領域

本發明屬于助聽技術領域，涉及聽力補償方法，具體涉及一種基于模型學習的聽力補償方法及設備。

背景技術

聽力損失是重要的公共健康問題之一，根據世界衛生組織2021年發布的全球聽力評估報告，目前全球約有15億人患有聽力損失，其中4.3億需要針對聽力損失的康復服務，到2050年，聽力損失人數或將增加至25億，其中7億需要聽力康復。聽力損失診斷的標準是聽閾(hearing?threshold)，聽閾的獲得是在特定環境和設備等條件下，播放固定頻率的純音信號，測量受試者做出正確察覺反應能達到預定百分數的最低聲壓級。聽閾反映了被試不同頻率處聽力損失的情況。正常聽力者雙耳聽閾為25dB?HL或更低，聽閾高于該值則患有聽力損失。聽力損失最明顯的一個特征就是可聽度的下降，這會導致原來可聽的信號不再可聽，這通常內毛細胞損失導致的神經元發放閾值的升高有關。此外，聽力損失還伴隨著閾上功能的損失，例如頻率選擇性的降低、響度感知動態范圍變窄與輸入輸出非線性壓縮特性的減弱或消失等，這通常與耳蝸中外毛細胞的損失有關。聽力損失會造成溝通障礙，從而影響人際關系和工作能力，導致社會孤立和生活質量的下降。研究表明，與沒有聽力損失的個體相比，聽力損失的老年人發生跌倒、癡呆、抑郁以及死亡的風險更高。聽力損失的兒童則會出現語言功能發育遲緩的現象，且對學業表現產生重大不利影響。從社會經濟層面來看，世界衛生組織估計聽力損失造成了全球每年7500億美元的損失，其中包括衛生部門的成本、教育支持成本以及生產力損失帶來的經濟損失。聽力損失影響身心健康，且帶來高昂的社會經濟成本，因此需要盡早發現和干預。

給予恰當的聽力康復服務能夠使絕大部分的聽力損失患者的聽力得到補償，從而改善其言語交流能力并提高生活質量。助聽器是使用最多的一種聽力損失補償設備，它能放大外界聲音，在一定程度上補償患者的聽力損失。它通常采用一種基于處方公式的聽力補償方法，這種方法顯示地規定了聽力補償所需的補償參數，通過對補償參數具體數值的選擇與設置來完成聽力補償的最終目標。在實際應用中，通常是由驗配師預先測量患者的某些特征(例如聽閾等),根據處方公式推導出補償參數的具體數值(例如助聽增益、壓縮閾值、壓縮范圍、壓縮比等)，再由驗配師根據患者的主觀反饋對補償參數進行精細調節。然而，相對于正常聽覺系統而言，聽覺損傷系統會導致聲音的非線性失真，聽力補償的本質則是對聲音進行一種非線性的增強，而處方公式所設定的補償參數不一定能準確地刻畫聽力補償所需的這種非線性；其次，不同的處方公式推導的補償參數不同，如何選擇合適的處方公式往往依賴于驗配師的經驗；最后，驗配師在使用處方公式完成基本驗配后，往往還需要對補償參數精細調節以完成患者的個性化需求，這個過程往往需要反復的調整和測試，對驗配師的技術有較高的要求。

發明內容

針對現有方法的缺點，本發明提出一種基于模型學習的聽力補償方法及設備，這種方法旨在利用聽覺模型與深度神經網絡直接學習到聽力補償所對應的非線性變換。相較于傳統的聽力補償方法，這種方式不再顯示地設定各項補償參數，后續驗配環節中操作復雜性較低；且神經網絡對非線性映射的刻畫能力更強，能夠更有效的針對聽力損傷進行補償。因而本方法是一種更合適的聽力補償方法。