CN101953176A - 音频设备及其操作方法 - Google Patents

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CN101953176A CN2009801059495A CN200980105949A CN101953176A CN 101953176 A CN101953176 A CN 101953176A CN 2009801059495 A CN2009801059495 A CN 2009801059495A CN 200980105949 A CN200980105949 A CN 200980105949A CN 101953176 A CN101953176 A CN 101953176A
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Abstract

一种音频设备被设置成向用户呈现多个测试音频信号，其中每个测试音频信号包括信号分量和噪声分量。用户偏好处理器(109)接收对于测试音频信号的用户偏好反馈，并且响应于用户偏好反馈产生用户的个人化参数和至少一个所述测试音频信号的噪声分量的噪声参数。音频处理器(113)然后响应于个人化参数而处理音频信号并且将得到的信号呈现给用户。本发明可以允许实现用户的表征的改进，从而导致所述处理的调整的改进以及因而呈现的信号的个人化的改进。本发明可以例如有益于用于听力受损用户的助听器。

Description

音频设备及其操作方法
技术领域
本发明涉及音频设备及其操作方法，并且具体地但非排他性地涉及对于助听器的音频处理的用户适应。
背景技术
调整音频系统适应个人用户在许多应用中变得重要。例如，根据个人用户的特定特性来调整和定制助听器已经变为常见的过程。这样的定制例如包括制造个人用户耳朵的铸件以便产生具有与用户的相貌完全匹配的形状的耳内助听器。
近年来，还提出了根据用户的听力损失和/或偏好定制产生的音频信号的响度。具体地，专利合作条约专利公开WO2004/054318A1公开了一种便携式通信设备，其中信号处理特性可以适于为个人用户提供定制的响度设置。
然而，尽管这样的响度补偿在许多场景中可以改善用户体验，但是效果倾向于相对有限并且用户体验和音频适应倾向于是次优的。
因此，一种改进的音频设备将是有利的，并且具体地，一种允许增大灵活性、改善用户定制、改善对不同音频环境的适应、适应各种各样的特性、实际实施、改善用户体验和/或提高性能的设备将是有利的。
发明内容
相应地，本发明寻求优选单独地或以任何组合地缓解、减轻或消除上述缺点中的一个或多个。
依照本发明的一个方面，提供了一种音频设备，该音频设备包括：用于提供多个测试音频信号的装置，每个测试音频信号包括信号分量和噪声分量；用于向用户呈现所述多个测试音频信号的装置；用于接收对于所述多个测试音频信号的用户偏好反馈的装置；用于产生响应于用户偏好反馈的用户的个人化参数和至少一个所述测试音频信号的噪声分量的噪声参数的装置；用于响应于个人化参数而处理音频信号以便产生处理的信号的处理装置；以及用于向用户呈现处理的信号的装置。
本发明可以允许实现用户体验的改善和/或可以允许实现音频信号的调整的改进以适应用户特性和/或音频信号和/或音频环境的特性。具体地，本发明可以允许实现对特定音频感知用户特性的适应的改进。例如，用户的音频感知特性可以在不同的噪声场景中大不相同，并且依照本发明的音频设备可以允许在调整音频处理以适应用户时确定且自动地考虑这样的噪声相关性。
个人化参数可以反映依赖于噪声特性的用户偏好。噪声参数可以是例如反映信号分量与噪声分量之间的关系的绝对值或相对值(例如信号-噪声指示)。噪声参数可以反映一个或多个所述测试音频信号中的噪声水平和/或分布。个人化参数可以响应于与用户相对于其他测试音频信号更偏好的测试音频信号关联的噪声特性而确定。
测试音频信号的信号分量具体地可以是语音信号。测试音频信号的噪声分量可以例如包括背景噪声、白噪声、(干扰)语音信号、音乐等等。信号分量和噪声分量可以具有不同的空间特性并且个人化参数可以响应于一个或多个所述信号的噪声分量的空间特性而确定。
所述音频设备具体地可以是助听器并且用户可以是听力受损用户。个人化参数相应地可以反映听力受损用户的具体听力损伤。
一个或多个所述测试音频信号可以通过从预定信号分量集合中选择一信号分量、从预定噪声分量集合中选择一噪声分量并且组合选择的信号分量和噪声分量来产生。选择的信号分量和/或选择的噪声分量可以在组合之前单独地处理。这样的处理可以例如包括水平调节、滤波、空间处理等等。
被处理的音频信号可以例如是来自一个或多个麦克风的实时信号，从而代表当前音频环境。
依照本发明的可选特征，个人化参数是噪声参数的函数；并且所述处理装置被设置成：确定音频信号的第一噪声特性；响应于第一噪声特性而确定个人化参数的值；并且响应于个人化参数的值而调整音频信号的处理。
所述特征可以允许提高性能和/或有利于实现。具体地，该特征可以允许实现音频设备的动态调整的改进以适应当前经历的条件。
个人化参数具体地可以是包括若干不同个人化值的复合个人化参数，每个个人化值与特定噪声参数值关联。所述处理装置可以确定与音频信号的噪声参数值最接近地匹配的噪声参数值，并且可以相应地获取个人化参数的关联值。
个人化参数和/或参数值可以例如代表绝对数值(例如偏好的声级)、相对数值(例如偏好的或最小的信噪比)或者可以例如代表更复杂的用户偏好(例如作为噪声水平的函数的失真-噪声抑制折衷)。因此，个人化参数的值不必是某个数值，而是可以例如为一个或多个变量的函数或者优选的处理特性或算法的指示。
依照本发明的可选特征，个人化参数包括信号-噪声关系偏好的指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。所述信号-噪声关系可以例如是信噪比。
依照本发明的可选特征，信号-噪声关系偏好包括对于用户的可接受语音可理解性的所需信号-噪声关系的指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。所述噪声关系偏好可以例如代表一定信噪比，该信噪比由用户表示为用户可以理解语音所处的最低水平。用户的可接受语音可理解性因而可以由用户评估并且可以反映在用户偏好反馈中。
依照本发明的可选特征，个人化参数依赖于噪声分布。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。所述噪声分布可以是空间分布和/或可以是时域和/或频域中的分布。
依照本发明的可选特征，个人化参数包括信号失真偏好指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。所述失真偏好指示可以例如指示最大可接受失真和/或被用户认为不可察觉或不显著的失真水平。失真可以代表处理的音频信号与处理之前该音频信号的信号分量之差的度量。
依照本发明的可选特征，个人化参数包括语音可理解性参数偏好指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。所述语音可理解性参数可以例如是语音增强算法的参数或设置。语音增强算法可以以增大的隔离度为代价提高语音的可理解性。例如，语音可理解性可以通过降低干扰声音的水平来增大。
依照本发明的可选特征，个人化参数包括信号失真和噪声抑制参数折衷偏好指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。具体地，它可以允许噪声和音频质量折衷的自动调整以适合特定用户。
依照本发明的可选特征，个人化参数包括语音可理解性和音频束宽折衷偏好指示。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。具体地，它可以允许隔离希望的扬声器与提供外界音频之间的折衷的自动调整以适合特定用户。
依照本发明的可选特征，所述处理装置被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的均衡化。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。在许多实施例中，它可以提供用户体验的改善并且可以例如改善听力受损用户的语音感知。
依照本发明的可选特征，所述处理装置被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的压缩。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。在许多实施例中，它可以提供用户体验的改善并且可以例如改善听力受损用户的语音感知。
依照本发明的可选特征，所述处理装置被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的语音增强处理。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。
依照本发明的可选特征，所述处理装置被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的音频束形成。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。在许多实施例中，它可以提供用户体验的改善并且可以例如改善听力受损用户的语音感知。该特征可以例如允许对于个人用户的特定偏好最优化的希望的信号的感知相对于背景音频环境的感知之间的折衷。
依照本发明的可选特征，所述处理装置被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的噪声抑制处理。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。在许多实施例中，它可以提供用户体验的改善并且可以例如改善听力受损用户的语音感知。
依照本发明的可选特征，所述测试音频信号包括空间双耳音频信号。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。具体地，该特征可以允许实现对更紧密地代表用户的音频感知的个人用户特性的确定的改进。例如，该方法可以允许在使用耳机(包括双耳助听器)时确定用户的空间滤波能力的特性，从而允许实现音频设备的调整的改进。
依照本发明的可选特征，所述测试音频信号包括包含口头语句的音频信号和包含口头数字序列的音频信号中的至少一个。
该特征可以允许实现性能的提高并且具体地可以允许实现呈现的信号的调整的改进以适应用户的特定特性以及可选地音频信号的特性。具体地，该特征可以允许实现对更紧密地代表用户的音频感知的个人用户特性的确定的改进。
依照本发明的另一个方面，提供了一种用于音频设备的操作方法，该方法包括：提供多个测试音频信号，每个测试音频信号包括信号分量和噪声分量；向用户呈现所述多个测试音频信号；接收对于所述多个测试音频信号的用户偏好反馈；响应于用户偏好反馈产生用户的个人化参数和至少一个所述测试音频信号的噪声分量的噪声参数；响应于个人化参数而处理音频信号以便产生处理的信号；以及向用户呈现处理的信号。
本发明的这些和其他方面、特征和优点根据以下描述的实施例将是清楚明白的，并且将参照所述实施例进行阐述。
附图说明
下面将仅通过实例参照附图描述本发明的实施例，在附图中
图1示出了依照本发明一些实施例的音频设备的实例；
图2示出了依照本发明一些实施例的音频设备的操作方法的实例；
图3示出了依照本发明一些实施例的用于产生测试信号的功能实例；以及
图4示出了依照本发明一些实施例的音频设备的操作方法的实例。
具体实施方式
下面的描述着眼于可应用于助听器的个人化的本发明实施例。然而，应当理解的是，本发明并不限于该应用，而是可以应用于许多其他音频设备，包括例如个人或便携式通信设备，例如移动电话。在所描述的实例中，基于接收的对于语音测试信号的用户反馈来处理语音音频信号。然而，应当理解的是，在其他实施例中，可以处理其他类型的音频信号和/或将其用作测试信号。
图1示出了依照本发明一些实施例的音频设备的实例。在该特定实例中，音频设备是用于听力受损用户的听力设备。
图1的听力设备包括用于向用户呈现音频信号的功能。特别地，可以处理由麦克风拾取的信号并且经由耳内耳机将其输出到用户。此外，可以个人化信号的处理以便与特定用户的特性和偏好匹配。因此，助听器包括用于向用户呈现各种测试信号和接收偏好反馈的功能。响应于该偏好反馈，确定个人化参数并且响应于该个人化参数而调整麦克风信号的处理。
此外，所述处理的个人化依赖于信号的噪声特性，并且所述设备包括用于确定依赖于噪声的个人化参数的功能。特别地，向用户呈现各种各样的不同测试信号，其不仅代表各种希望的信号，而且代表各种噪声场景。因此，个人化参数确定中使用的激励可以包括噪声中的语音、全噪声、噪声中的音调(具有不同类型的噪声)等等。这种方法可以允许确定提供用户的好得多的表征的个人化参数。
具体地，耳朵的性能以及大脑的分析接收的信号并且分辨例如希望的语音与噪声的能力可能在用户之间，以及特别是在具有听力困难的用户之间变化很大。此外，这样的变化可能不仅很大程度上依赖于语音信号本身的特性，而且依赖于音频噪声环境。所描述的方法使用允许确定这样的个人特性和偏好的测试信号。因此，与使用仅包含希望的静默信号的纯净测试信号的常规方法相比，当前的方法允许确定很大程度上更适用于大多数实际环境的个人化参数。
例如，已经发现，相同的用户参数偏好对于不同的噪声场景可能相当不同。例如，偏好的音量设置、降噪与失真之间的折衷等等可以变化很大。当前的系统使用确定噪声相关个人化参数的校准阶段以及适应阶段，该适应阶段中，该个人化参数的应用依赖于对于正被处理的信号的实际经历的噪声。
具体地，在确定了用于给定噪声情形的个人设置之后，听力设备使用这些设置以最优化音频处理。例如，可以根据诸如噪声水平、噪声类型(例如话音或音乐或公路噪声)、噪声频率分布、噪声空间属性之类的元素对语音增强个人化。听力设备可以例如根据这些特性和确定的个人化偏好来调整所述处理以提供良好的语音可理解性所需的个人信噪比、噪声存在的情况下语音信号的优选的均衡化和/或压缩、优选的音频束形成和/或在噪声环境中用来隔离希望的语音信号的优选的噪声抑制等等。
例如，听力设备可以确定当前的信噪比并且仅仅在特别适合于特定用户的某些情况下应用噪声抑制和/或确定噪声类型并且仅对某些类型的噪声应用噪声抑制等等。
与其中校准基于纯净的语音信号(即其中个人化参数不依赖于噪声)的系统相比，在该特定噪声环境中响应于经历的噪声和用户偏好的噪声相关个人化参数的产生以及所述处理的组合且集成的调整导致性能的显著提高。事实上，即使与其中执行了响应于噪声无关个人化参数以及响应于正被处理的信号的噪声特性的所述处理的独立调整的系统相比，性能的提高也是可观的。具体地，已经发现，在校准和调整阶段中考虑噪声的组合提供了可观的性能收益。
图2示出了图1的听力设备的校准阶段的操作方法的流程图的实例。
听力设备包括耦合到校准处理器103的测试信号源101，该校准处理器103进一步耦合到在该特定实例中包括耳内耳机的音频输出端105。校准处理器103特别地被设置成从测试信号源101获取测试信号并且经由音频输出端105将它呈现给用户。
因此，校准阶段开始于步骤201，其中多个测试音频信号从测试信号源101提供给校准处理器103。每个测试音频信号包含信号分量和噪声分量，其中信号分量与希望的信号相应。在该特定实例中，信号分量为语音信号，例如一个或多个口头词语、数字序列或各种语句。噪声分量可以例如相应于白噪声、非特定音频背景噪声、主导干扰音频源(例如第二口头话音等等)。在该特定实例中，所述多个测试音频信号代表用户在正常操作期间，例如当在拥挤的房间中听演讲时很可能遇到的若干不同典型使用音频环境。
在一些实施例中，测试信号源101包括所述不同测试信号的存储版本。因此，测试信号源101可以包括其中存储了测试信号的信号存储器。例如，若干测试信号可以通过在不同的音频环境(具有不同的噪声特性)中记录适当的口头语句来产生。得到的信号可以例如在听力设备的制造期间被数字化并且存储在测试信号源101的信号存储器中。因此，步骤201可以简单地对应于从信号存储器中获取测试信号并且将其馈送给校准处理器103。
在其他实施例中，可以使用更灵活且复杂的方法。具体地，图3示出了依照本发明一些实施例的测试信号源101的实例。
在该实例中，测试信号源101包括信号分量存储器301，其中存储了与得到的测试信号的希望的分量相应的若干信号。例如，信号分量存储器301可以存储若干语音信号(例如口头语句或数字序列)、若干纯音调信号等等。
信号分量存储器301耦合到信号分量处理器303，该信号分量处理器被设置成处理从信号分量存储器301获取的信号分量。该处理可以包括均衡化、滤波、压缩和/或调节从信号分量存储器301获取的信号分量的音量水平。因此，信号分量存储器301提供信号分量集合，其可以由信号分量处理器303动态地修改和调整以提供具有希望的特性的一系列信号分量。
测试信号源101此外还包括噪声分量存储器305，其中存储了与得到的测试信号的噪声分量相应的若干信号。例如，噪声分量存储器305可以包括与白噪声，拥挤的房间、单干扰扬声器的典型外界噪声等等相应的存储的信号。
噪声分量存储器305耦合到噪声分量处理器307，该噪声分量处理器被设置成处理从噪声分量存储器305获取的噪声分量信号。该处理可以包括均衡化、滤波、压缩和/或调节从噪声分量存储器305获取的噪声分量的音量水平。因此，噪声分量存储器305提供噪声分量集合，其可以由噪声分量处理器307动态地修改和调整以提供具有希望的特性的一系列噪声分量。
信号分量处理器303和噪声分量处理器307耦合到组合器309，该组合器在该特定实例中被设置成通过将来自信号分量处理器303的信号分量与来自噪声分量处理器307的噪声分量相加而产生测试信号。
因此，测试信号源可以产生测试信号集合，其中信号分量和噪声分量具有希望的特性。所描述的方法可以例如降低存储校准信号所需的存储量。例如，可以对于每个口头语句存储仅仅一个信号，同时允许语句的不同变型可以呈现给用户(例如可以由信号分量处理器303产生高通滤波和低通滤波版本)。此外，可以将具有不同类型的噪声的语句呈现给用户，并且此外可以动态地调节该噪声。具体地，只有每个信号分量和每个噪声分量的单个版本需要存储。
此外，该方法可以允许动态调整产生的测试信号。例如，基于接收的用户反馈，可以产生具有特别适合于当前用户的特性的测试信号。例如，如果发现特定用户有听力损伤，导致在存在主导干扰扬声器的情况下理解语音特别困难，那么可以产生并且向用户呈现具有与干扰扬声器相应的噪声分量且具有不同的参数设置的若干测试信号。这可以允许更精确地确定用户的特定听力损伤。
步骤201中提供的测试信号因而不仅与纯净测试信号相应，而且包括若干不同噪声分量，从而允许向用户呈现一系列反映可能的使用场景的测试音频信号。这允许更精确地确定用户的特定偏好和特性，因为所述特性典型地基本上依赖于整个音频环境的特性，而不是仅仅依赖于希望的信号的特性。
步骤201之后是步骤203，其中将产生的信号呈现给用户。特别地，校准处理器103顺序地将测试信号馈送到音频输出电路105，导致测试信号经由耳内耳机输出。
听力设备包括耦合到用户偏好处理器109的用户反馈处理器107，校准控制器103也耦合到用户偏好处理器109。用户反馈处理器107包括用于与用户接口的功能以便从用户获得对于呈现的测试信号的反馈。特别地，用户反馈处理器107可以包括用于与键盘和显示器接口(例如经由个人计算机)的功能并且相应地可以请求和接收来自用户的适当反馈。
作为特定实例，用户反馈处理器107可以输出测试信号将被播放的文本。校准控制器103接着可以继续顺序地将两个测试信号呈现给用户。用户反馈处理器107接着可以输出文本，请求用户选择偏好所述两个信号中哪一个。作为响应，用户在键盘上输入响应并且该响应由用户反馈处理器107接收且馈送到用户偏好处理器109。该过程可以对于多个测试信号重复。
应当理解的是，用户输入和输出功能可以仅仅在校准阶段期间连接。例如，用户反馈处理器107可以包括用于在校准过程期间将听力设备耦合到计算机的接口功能。
因此，步骤203之后是步骤205，步骤205中从用户接收对于所述多个测试音频信号的用户偏好反馈。步骤205之后是步骤207，步骤207中用户偏好处理器109响应于用户偏好反馈产生用户的个人化参数以及噪声分量的噪声参数。因此，个人化参数不仅响应于用户反馈而被确定，而且也依赖于测试信号的噪声特性。相应地，个人化参数不仅代表用户偏好，而且特别地代表用户的偏好如何依赖于噪声。
举例而言，个人化参数可以包括用于语音增强过程的优选设置。例如，在许多实施例中，语音信号的高通滤波可以在降低环境意识和/或使信号失真的同时提高用户对语音的可理解性(理解)。
依赖于用户理解语音的能力，可以相应地调节高通滤波的量，从而满足他的特定偏好。然而，已经发现，高通滤波的优选值很大程度上依赖于经历的噪声条件。在该实例中，可以确定指示对于不同信噪比的优选高通滤波的个人化参数。例如，所述听力设备可以向用户提供具有固定信噪比和变化的高通滤波的若干测试信号并且要求用户选择偏好的信号。然后，将相应的高通滤波设置存储为该噪声水平的个人化参数值。所述听力设备然后可以继续呈现不同噪声水平的测试信号并且记录优选的高通滤波设置。因此，可以确定个人化优选高通滤波与信噪比的函数关系。
因此，基于校准阶段，可以确定描述在不同噪声场景中哪些处理参数是优选的查找表或算法。
在正常操作期间，所述听力设备被设置成从麦克风接收实时音频信号并且在将其呈现给用户之前处理该音频信号。该处理具体地旨在改善呈现的音频信号以便补偿用户的听力损伤。在该实例中，响应于个人化参数而调整听力设备执行的处理以便向用户提供针对该用户而特别定制的信号。特别地，所述处理可以寻求补偿特定用户的听力损伤的单独特性。
相应地，所述听力设备包括音频输入端111，该音频输入端包括(或者耦合到)一个或多个捕获当前音频环境的麦克风。将得到的音频信号馈送到进一步耦合到音频输出端105的音频处理器113。音频处理器113在将输入音频信号馈送到音频输出端105以便向用户呈现之前处理该输入音频信号。
所述听力设备此外还包括调整控制器115，其耦合到用户偏好处理器109、音频处理器113和音频输入端111。音频控制器115特别地评估当前接收的实时输入音频信号以便确定其噪声特性。接着，它从用户偏好处理器109获取个人化参数的相应值并且对其响应而确定所述处理的适当调整。然后，它控制音频处理器113以便相应地执行麦克风信号的处理。因此，音频处理器113执行的麦克风信号的处理依赖于校准阶段期间产生的个人化参数。得到的被处理的信号由音频输出端105呈现给用户。
图4示出了图1听力设备的正常操作/调整阶段的实例。该阶段对应于听力设备的正常使用，即对应于实时信号由麦克风拾取、由听力设备处理并且经由耳内耳机输出到用户的使用情形。
所述方法开始于步骤401，其中输入音频信号由音频输入端111产生并且馈送到音频处理器113和调整控制器115。
步骤401之后是步骤403，其中调整控制器115继续确定输入音频信号的噪声特性。该噪声特性特别地可以是输入音频信号的噪声性质的指示，该噪声性质对应于对于其确定不同的个人化参数值的噪声性质。
例如，噪声特性可以是当前噪声水平的绝对或相对指示和/或经历的噪声类型的指示。例如，噪声特性可以是指示噪声信号水平、信噪比、噪声是否类似于白噪声、外界房间噪声或单个干扰噪声、噪声的主分量的空间方向等等的值。
步骤403之后是步骤405，其中调整处理器115继续响应于噪声特性而确定个人化参数的值。举例而言，噪声参数可以指示依赖于噪声特性的用于处理的不同优选参数并且调整处理器115可以选择针对噪声特性值而存储的设置，所述噪声特性值与针对输入音频信号确定的值最接近地匹配。例如，在其中个人化参数包括依赖于信噪比的不同高通滤波设置的情形中，调整处理器115可以评估输入音频信号的信噪比并且获取针对与其最接近的信噪比而存储的高通滤波设置。
步骤405之后是步骤407，其中响应于个人化参数的确定的值而调整音频信号的处理。例如，音频处理器113对输入音频信号的高通滤波适于步骤405中确定的滤波设置。
步骤407之后是步骤409，其中音频处理器113处理输入音频信号。特别地，输入音频信号可以经过高通滤波。
步骤409之后是步骤411，其中将得到的信号馈送到音频输出端105以便向用户呈现。因此，麦克风捕获的音频信号的高通滤波版本由耳内耳机输出。
在步骤411之后，所述方法可以例如返回到步骤401并且该过程可以迭代进行。例如，可以将输入音频信号分割成例如20ms持续时间的段并且参照图4描述的过程可以针对每个单独的段而执行。
所描述的方法允许高效且精确地确定个人和单独的偏好和特性，其可以用来自动地调整信号的处理以便产生反映这些偏好和特性的输出信号。通过在校准阶段和操作阶段期间考虑噪声特性，实现了大为提高的性能。
应当理解的是，个人化参数在不同的实施例中可以包括不同用户偏好和特性的指示，并且不同的信号处理在不同的实施例中可以加以调整。在下文中，将更详细地描述一些特定实例。
在一些实施例中，个人化参数可以包括信号-噪声关系偏好的指示。具体地，个人化参数可以包括对于用户的可接受语音可理解性的所需信号-噪声关系的指示。
个人化参数确定可以例如包括校准处理器103，其呈现若干包括口头语句并且具有不同噪声水平的噪声的测试信号。用户偏好反馈可以指示这些测试信号中哪些是用户可理解的以及哪些测试信号使得语音不被理解。基于该偏好反馈，用户偏好处理器109可以确定语音为该用户可理解所需的最小需要的信噪比。已经发现，特别是对于听力受损用户而言，该参数在用户之间广泛变化。
在该实例中，调整处理器115被设置成确定输入音频信号的信噪比。应当理解的是，若干不同的用于确定音频信号的信噪比的算法和技术对于技术人员是已知的。确定的信噪比与最小需要的信噪比进行比较并且相应地调整音频处理器113的处理。例如，如果确定的信噪比超过需要的信噪比，那么不对音频输入信号应用噪声抑制，而如果确定的信噪比低于需要的信噪比，则应用噪声抑制技术。此外，噪声抑制的水平可以依赖于确定的信噪比相比于需要的信噪比的水平。
应当理解的是，个人化参数的噪声相关性内在地嵌入到信噪比要求中。具体地，最小信噪比要求与依赖于当前噪声水平的最小信号水平要求相应。
在一些实施例中，个人化参数可以依赖于噪声分布。该噪声分布可以例如是空域、时域或频域的分布。
例如，个人化参数可以包括经历的噪声是否为连续恒定噪声、它是否为周期性重复的噪声(例如来自当卡车倒车时从卡车发出的警报声)等等的指示。可以例如通过在连续噪声存在的情况下应用连续噪声抑制算法以及在周期性重复噪声信号存在的情况下应用周期性噪声抑制算法来相应地调整输入音频信号的处理。
作为另一个实例，个人化参数可以包括噪声是否以具有平坦频谱、集中在小的频带中和/或主要具有低频噪声或高频噪声为特征的指示。音频输入信号的处理可以例如通过根据噪声特性应用陷波滤波器、高通滤波器或低通滤波器来相应地调整。
作为又一个实例，个人化参数可以包括来自听力设备的不同角度方向上的噪声水平的指示。例如，它可以指示噪声是否主要来自与单个主导干扰信号相应的单个方向、它是否相对均等地分布在与消除(defuse)背景噪声相应的所有方向上等等。音频输入信号的处理可以例如通过根据噪声是否与消除外界噪声或单个干扰器对应选择适当的噪声抑制算法来相应地调整。作为特定实例，可以依照空间分布调整音频束形成。
这种方法允许在调整音频输入信号的处理时考虑用户的偏好和特性。这可以提供相当的改进，因为用户(以及特别是听力受损用户)可能具有依赖于这样的分布的非常不同的灵敏度。例如，一些用户可能在某些频带中具有特别的困难，对高频或低频信号特别不敏感，在一些方向上具有降低的灵敏度(例如由于一个耳朵的听力损伤比另一个耳朵更糟糕)等等。此外，这样的特性可以在很大程度上依赖于噪声环境本身。
在一些实施例中，个人化参数可以包括信号失真偏好指示。例如，个人化参数可以包括可以根据背景噪声水平施加到输入信号的最大失真的指示。例如，如果噪声水平为高，那么用户可以接受高的失真，因为这不太可能显著地影响感知的质量或者因为这可以被认为是充分强烈以使得信号可理解的噪声抑制的可接受代价，而在低噪声水平下，这样的失真可能是不可接受的。
在一些实施例中，个人化参数可以包括语音可理解性参数偏好指示。语音可理解性参数可以例如是语音增强算法的优选设置或优选特性的指示。作为另一个实例，语音可理解性参数可以反映得到的被处理音频信号的希望的性质，该性质指示语音的可理解性。例如，语音可理解性参数可以包括在提供的语音中高频内容与低频内容之间的希望的分布。
因此，所描述的方法可以用来确定用户可以多好地理解语音。校准阶段可以包括语音可理解性测试(例如所谓的电话测试或者询问哪个测试信号更可理解的比较测试)并且该结果可以用来确定音频输入信号的处理的设置。例如，如果用户具有严重的可理解性问题，那么与普通用户相比，对于这个人可以允许更多的隔离度。
在一些实施例中，个人化参数可以包括信号失真和噪声抑制参数折衷偏好指示。
典型地，噪声抑制算法通过处理信号以便降低噪声分量而提高感知噪声中的语音的能力。然而，这样的处理典型地通过使希望的语音信号本身的感知音频质量降级而将失真引入到语音信号。例如，在其中存在大量低频噪声的环境中，简单的噪声抑制算法可能存在于对音频信号高通滤波。然而，尽管这样的高通滤波可能降低噪声，但是它也会使希望的语音信号失真，从而使其质量降级。
因此，在一些实施例中，针对不同噪声环境的失真/信号质量与噪声抑制之间的优选的折衷在校准阶段期间被确定并且用来在正常操作期间调整输入音频信号的处理。例如，要求用户在具有不同的折衷的测试信号之间选择并且存储与优选的折衷相应的设置(例如与优选的测试信号关联的滤波特性)。在操作期间，评估当前噪声特性，并且由音频处理器113获取和使用与其关联的滤波特性。
在该实例中，根据用户的个人特性和偏好，选择音频处理参数以便根据当前噪声特性联合优化具有不同权重的噪声和失真特性。例如，可能希望的是引入噪声抑制，但是由于这引入失真，因而在这些因素之间存在折衷。该折衷是高度个人的和噪声相关的，所描述的方法允许确定和应用优选的折衷。
在上面描述的实例中，音频处理器113可以响应于个人化参数而调整语音增强处理。例如，确定了给定噪声情形的个人设置后，听力设备使用这些参数以便根据例如诸如经历的噪声水平、其性质(例如其是否是话音、音乐或公路噪声)、其频率组成、其空间属性之类的元素提供语音增强处理的个人化优化。
在一些实施例中，音频处理器113特别地可以响应于个人化参数而调整音频信号的均衡化。例如，如前所述，可以根据个人化参数(例如截止频率、衰减程度等等)调整高通滤波。应当理解的是，在其他实施例中，可以执行更复杂的均衡化，并且例如可以应用更复杂的滤波。例如，可以执行反映用户的音频灵敏度与频率的函数关系的滤波。
在一些实施例中，音频处理器113可以响应于个人化参数而调整音频信号的压缩。借助于压缩，将音频信号置于用户的动态范围内，该范围是用户的听力阈值和他的不舒适响度水平之间的范围。换言之，使得信号响得足以被感知，但是不要响得令人不舒服。为了能够做到这点，放大/衰减的量依赖于输入信号的水平。此外，可以根据个人化参数调整压缩。例如，用户的动态范围可以根据他的个人偏好进一步加以限制，其对于不同的频率范围和/或不同的噪声信号可能不同。
在一些实施例中，音频处理器113可以响应于个人化参数而调整音频信号的噪声抑制过程。例如，噪声抑制程度或噪声抑制类型(例如高通滤波、频谱相减)可以根据个人化参数调整。
在一些实施例中，音频处理器113可以响应于个人化参数而调整音频信号的音频束形成。音频束形成被引入到例如助听器以便改善用户体验。例如，音频处理算法用来提供希望的声源与干扰声源之间的提高的信噪比，导致更清楚且更可感知的信号提供给用户。具体地，已经开发了包括超过一个麦克风的助听器，麦克风的音频信号被动态地组合以提供麦克风布置的方向性。这样的方向性可以由束形成算法实现。
在一些实施例中，音频输入端111相应地可以包括产生多个麦克风信号的多个麦克风。例如，音频输入端可以包括安装在端射配置中(当由用户佩戴时沿着朝前的线安装)的两个全向麦克风。应当理解的是，全向麦克风是其作为声源与参考方向之间的角度的函数的灵敏度变化小于给定值的麦克风。
音频处理器113因此可以执行束形成算法，其组合来自多个麦克风的信号以产生与本领域技术人员已知的束形成灵敏度模式对应的输出信号。例如在G.W.Elko，“Superdirectional microphone arrays”，ch.10，pp.181-238，in Acoustic Signal Processing for Telecommunications，S.L Gayand J.Benesty，Eds.Kluwer Academic Publishers，2000中描述了适当束形成算法的实例。
在图1的听力设备中，束形成设置依赖于个人化参数。例如，产生的音频束的束宽可以依赖于用户的个人偏好或特性。作为特定实例，调整过程115可以向音频处理器113提供希望的信噪比需求。如果产生的音频信号(束形成之后)的当前信噪比远高于希望的信噪比，那么可以增大束宽，从而允许向用户提供更多的外界噪声。然而，如果当前信噪比低于希望的信噪比(或者例如处于其预定裕度内)，音频处理器113可以缩窄束宽，从而排除外界噪声并且集中在希望的信号源上。
该方法可以例如允许自动调整提供给用户的外界音频环境噪声的量以适应该用户的特定偏好和特性。例如，除非用户的特定特性要求应用空间束形成以便隔离希望的信号，该方法可以允许向用户提供代表整个音频环境的信号。
作为特定实例，个人化参数可以包括语音可理解性和音频束宽折衷偏好指示。典型地，语音可理解性可以通过缩窄音频束宽而提高，因为这提供了希望的信号源(例如扬声器)的隔离的改善。然而，这种缩窄也降低了外界声音的量，从而降低了环境意识。
应当理解的是，不同的实施例中可以使用不同的校准信号。在该特定实例中，使用了包括口头语句的音频信号以及包括口头数字序列的音频信号中的至少一个。与使用基于单个词语的测试信号形成对照的是，这可以允许实现大为提高的性能。具体地，人类语音感知不是仅仅受不能区分单独的词语控制，而是包括大脑分析整个语句。例如，即使没有清楚地感知某些个别的词语，个人通常也能够正确地感知语句。通过使用基于测试信号的整个语句结构，也可以表征个人用户执行这种一致性处理的能力，并且因此可以相应地调整听力设备的操作。
在一些实施例中，测试音频信号中的一些或全部可以是空间双耳音频信号。这种方法可以应用到其中向使用立体/双耳耳机装置的用户呈现测试信号的任何情形，并且具体地可以有利于其中例如助听器包括用于每个耳朵的耳机的情形。
特别地，对于常规立体/双耳耳机装置而言，声音被感知为起源于用户头部内的一定位置。这当然是相当人为的，并且相应地开发了用于耳机应用的3D声源定位的技术。例如，当定位在3D中时，移动游戏中的音乐回放和声效可以向消费者体验添加有意义的值，从而有效地创建“头部外”3D效果。
因此，已经开发了用于记录和复现包含人耳敏感的特定方向信息的双耳音频信号的技术。双耳记录典型地通过使用安装在虚拟人头内的两个麦克风来进行，使得记录的声音对应于人耳捕获的声音，并且包括由于头部和耳朵的形状而带来的任何影响。双耳录音与立体(即立体声)录音的不同之处在于，双耳录音的复现通常预期用于头戴式受话器或耳机，而进行立体录音通常用于通过扬声器进行的复现。尽管双耳录音允许使用仅仅两个声道复现所有空间信息，但是立体录音不会提供相同的空间感知。规则的双声道(立体声)或多声道(例如5.1)录音可以通过将每个规则信号与感知传递函数集合进行卷积而变换成双耳录音。这样的感知传递函数对人头以及可能的其他物体对信号的影响进行建模。空间感知传递函数的公知类型是所谓的头部相关传递函数(HRTF)。也考虑了由房间的墙壁、天花板和地板引起的反射的空间感知传递函数的可替换类型是双耳房间脉冲响应(BRIR)。
在该特定实例中，这些技术用来产生空间测试音频信号。例如，信号分量可以由与用户正前方的位置对应的HRTF处理。与单个主导干扰器对应的噪声分量可以由与给定角度的位置对应的HRTF处理，并且这两个信号分量可以加在一起以提供与用户正前方的希望的音频源以及选择角度的主导干扰器对应的测试信号。可以例如产生与不同角度的干扰器对应的不同测试信号。基于用户偏好值，可以相应地确定指示特定用户对不同角度的干扰的敏感性或者用户的隔离接受性的个人化参数，并且将该个人化参数用于调整音频输入信号的处理。
校准期间空间真实噪声(和潜在地语音)信号的使用可以提供大为改善的用户表征和适应，导致听力设备的性能提高。具体地，空间真实噪声和语音信号允许实现个人在校准阶段期间评估应用“鸡尾酒会”效果的能力(大脑空间地分辨和选择性地更专注地倾听来自给定方向的信号的能力)。因此，校准过程将更接近地类似于真实使用场景和音频感知，从而导致表征和调整得到改进。
应当理解的是，上面出于清楚性目的的描述已经结合不同功能单元和处理器对本发明的实施例进行了描述。然而，应当清楚的是，可以使用不同功能单元或处理器之间的任何适当的功能分布而不减损本发明。例如，被示出由单独的处理器或控制器执行的功能可以由相同的处理器或控制器执行。因此，对于特定功能单元的引用应当仅仅视作对于用于提供所描述的功能的适当装置的引用，而不是表示严格的逻辑或物理结构或组织。
本发明可以以任何适当的形式实现，包括硬件、软件、固件或者这些的任意组合。可选地，本发明可以至少部分地实现为运行在一个或多个数据处理器和/或数字信号处理器上的计算机软件。本发明的实施例的元件和部件可以在物理上、功能上和逻辑上以任何适当的方式实现。事实上，所述功能可以在单个单元中、在多个单元中或者作为其他功能单元的一部分而实现。同样地，本发明可以在单个单元中实现，或者可以在物理上和功能上分布在不同单元和处理器之间。
尽管已经结合一些实施例描述了本发明，但是本发明并不预期限于本文阐述的特定形式。相反地，本发明的范围仅由所附权利要求书限制。此外，虽然特征可能看起来结合特定实施例而被描述，但是本领域技术人员应当认识到，依照本发明可以组合所描述的实施例的各种特征。在权利要求书中，措词包括/包含并没有排除其他元件或步骤的存在。
此外，尽管单独地被列出，但是多个装置、元件或方法步骤可以由例如单个单元或处理器实现。此外，尽管单独的特征可以包含于不同的权利要求中，但是这些特征可能可以有利地加以组合，并且包含于不同的权利要求中并不意味着特征的组合不可行和/或不是有利的。此外，特征包含于一种权利要求类别中并不意味着限于该类别，而是表示该特征同样可适当地应用于其他权利要求类别。此外，权利要求中特征的顺序并不意味着特征必须工作于任何特定顺序，并且具体地，方法权利要求中各步骤的顺序并不意味着这些步骤必须按照该顺序来执行。相反地，这些步骤可以以任何适当的顺序执行。此外，单数引用并没有排除复数。因此，对于“一”、“一个”、“第一”、“第二”等等的引用并没有排除复数。权利要求中的参考标记仅仅作为澄清的实例而被提供，不应当以任何方式被视为限制了权利要求的范围。

Claims (17)

1.一种音频设备，包括：
-用于提供多个测试音频信号的装置(101)，每个测试音频信号包括信号分量和噪声分量；
-用于向用户呈现所述多个测试音频信号的装置(103)；
-用于接收对于所述多个测试音频信号的用户偏好反馈的装置(107)；
-用于响应于用户偏好反馈产生用户的个人化参数和至少一个所述测试音频信号的噪声分量的噪声参数的装置(109)；
-用于响应于个人化参数而处理音频信号以便产生处理的信号的处理装置(113)；以及
-用于向用户呈现处理的信号的装置(105)。
2.权利要求1的音频设备，其中个人化参数是噪声参数的函数；并且处理装置(113)被设置成：
-确定音频信号的第一噪声特性；
-响应于第一噪声特性而确定个人化参数的值；并且
-响应于个人化参数的值而调整音频信号的处理。
3.权利要求1的音频设备，其中个人化参数包括信号-噪声关系偏好于的指示。
4.权利要求3的音频设备，其中信号-噪声关系偏好包括对于用户的可接受语音可理解性的所需信号-噪声关系的指示。
5.权利要求1的音频设备，其中个人化参数依赖于噪声分布。
6.权利要求1的音频设备，其中个人化参数包括信号失真偏好指示。
7.权利要求1的音频设备，其中个人化参数包括语音可理解性参数偏好指示。
8.权利要求1的音频设备，其中个人化参数包括信号失真和噪声抑制参数折衷偏好指示。
9.权利要求1的音频设备，其中个人化参数包括语音可理解性和音频束宽折衷偏好指示。
10.权利要求1的音频设备，其中处理装置(113)被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的均衡化。
11.权利要求1的音频设备，其中处理装置(113)被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的压缩。
12.权利要求1的音频设备，其中处理装置(113)被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的语音增强处理。
13.权利要求1的音频设备，其中处理装置(113)被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的音频束形成。
14.权利要求1的音频设备，其中处理装置(113)被设置成响应于个人化参数而调整音频信号的噪声抑制处理。
15.权利要求1的音频设备，其中所述测试音频信号包括空间双耳音频信号。
16.权利要求1的音频设备，其中所述测试音频信号包括包含口头语句的音频信号和包含口头数字序列的音频信号中的至少一个。
17.一种用于音频设备的操作方法，该方法包括：
-提供(201)多个测试音频信号，每个测试音频信号包括信号分量和噪声分量；
-向用户呈现(203)所述多个测试音频信号；
-接收(205)对于所述多个测试音频信号的用户偏好反馈；
-响应于用户偏好反馈产生(207)用户的个人化参数和至少一个所述测试音频信号的噪声分量的噪声参数；
-响应于个人化参数而处理(407，409)音频信号以便产生处理的信号；以及
-向用户呈现(411)处理的信号。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103959814A (zh) * 2011-12-08 2014-07-30 索尼公司 耳孔可佩戴式声音收集设备，信号处理设备和声音收集方法
CN105409243A (zh) * 2013-07-12 2016-03-16 耳蜗有限公司 通道化音乐信号的预处理
CN108834028A (zh) * 2017-07-14 2018-11-16 博频（上海）科技股份有限公司 音频播放系统
CN110858941A (zh) * 2018-08-22 2020-03-03 Mimi听力技术有限责任公司 用于在音频系统中进行声音增强的系统和方法

Families Citing this family (177)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8645137B2 (en) 2000-03-16 2014-02-04 Apple Inc. Fast, language-independent method for user authentication by voice
US8677377B2 (en) 2005-09-08 2014-03-18 Apple Inc. Method and apparatus for building an intelligent automated assistant
US9318108B2 (en) 2010-01-18 2016-04-19 Apple Inc. Intelligent automated assistant
EP1950684A1 (en) 2007-01-29 2008-07-30 Accenture Global Services GmbH Anonymity measuring device
US8977255B2 (en) 2007-04-03 2015-03-10 Apple Inc. Method and system for operating a multi-function portable electronic device using voice-activation
US10002189B2 (en) 2007-12-20 2018-06-19 Apple Inc. Method and apparatus for searching using an active ontology
US9330720B2 (en) 2008-01-03 2016-05-03 Apple Inc. Methods and apparatus for altering audio output signals
US8996376B2 (en) 2008-04-05 2015-03-31 Apple Inc. Intelligent text-to-speech conversion
US10496753B2 (en) 2010-01-18 2019-12-03 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US20100030549A1 (en) 2008-07-31 2010-02-04 Lee Michael M Mobile device having human language translation capability with positional feedback
US8676904B2 (en) 2008-10-02 2014-03-18 Apple Inc. Electronic devices with voice command and contextual data processing capabilities
US20100088097A1 (en) * 2008-10-03 2010-04-08 Nokia Corporation User friendly speaker adaptation for speech recognition
US8126156B2 (en) * 2008-12-02 2012-02-28 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Calibrating at least one system microphone
US8627483B2 (en) * 2008-12-18 2014-01-07 Accenture Global Services Limited Data anonymization based on guessing anonymity
US10706373B2 (en) 2011-06-03 2020-07-07 Apple Inc. Performing actions associated with task items that represent tasks to perform
US9858925B2 (en) 2009-06-05 2018-01-02 Apple Inc. Using context information to facilitate processing of commands in a virtual assistant
US10241644B2 (en) 2011-06-03 2019-03-26 Apple Inc. Actionable reminder entries
US10241752B2 (en) 2011-09-30 2019-03-26 Apple Inc. Interface for a virtual digital assistant
US9431006B2 (en) 2009-07-02 2016-08-30 Apple Inc. Methods and apparatuses for automatic speech recognition
US10679605B2 (en) 2010-01-18 2020-06-09 Apple Inc. Hands-free list-reading by intelligent automated assistant
US10276170B2 (en) 2010-01-18 2019-04-30 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US10705794B2 (en) 2010-01-18 2020-07-07 Apple Inc. Automatically adapting user interfaces for hands-free interaction
US10553209B2 (en) 2010-01-18 2020-02-04 Apple Inc. Systems and methods for hands-free notification summaries
DE202011111062U1 (de) 2010-01-25 2019-02-19 Newvaluexchange Ltd. Vorrichtung und System für eine Digitalkonversationsmanagementplattform
US8682667B2 (en) 2010-02-25 2014-03-25 Apple Inc. User profiling for selecting user specific voice input processing information
CN102196077A (zh) * 2010-03-03 2011-09-21 英华达（南京）科技有限公司 实时音频校准方法
US8675900B2 (en) * 2010-06-04 2014-03-18 Exsilent Research B.V. Hearing system and method as well as ear-level device and control device applied therein
US8639516B2 (en) * 2010-06-04 2014-01-28 Apple Inc. User-specific noise suppression for voice quality improvements
US8682910B2 (en) 2010-08-03 2014-03-25 Accenture Global Services Limited Database anonymization for use in testing database-centric applications
JP5370401B2 (ja) * 2011-03-18 2013-12-18 パナソニック株式会社 補聴装置
US9262612B2 (en) 2011-03-21 2016-02-16 Apple Inc. Device access using voice authentication
US10057736B2 (en) 2011-06-03 2018-08-21 Apple Inc. Active transport based notifications
US8994660B2 (en) 2011-08-29 2015-03-31 Apple Inc. Text correction processing
US10134385B2 (en) 2012-03-02 2018-11-20 Apple Inc. Systems and methods for name pronunciation
US9483461B2 (en) 2012-03-06 2016-11-01 Apple Inc. Handling speech synthesis of content for multiple languages
US9280610B2 (en) 2012-05-14 2016-03-08 Apple Inc. Crowd sourcing information to fulfill user requests
US10417037B2 (en) 2012-05-15 2019-09-17 Apple Inc. Systems and methods for integrating third party services with a digital assistant
US9721563B2 (en) 2012-06-08 2017-08-01 Apple Inc. Name recognition system
KR20130139074A (ko) * 2012-06-12 2013-12-20 삼성전자주식회사 오디오 신호 처리 방법 및 이를 적용한 오디오 신호 처리 장치
US9495129B2 (en) 2012-06-29 2016-11-15 Apple Inc. Device, method, and user interface for voice-activated navigation and browsing of a document
US9031836B2 (en) * 2012-08-08 2015-05-12 Avaya Inc. Method and apparatus for automatic communications system intelligibility testing and optimization
US9161136B2 (en) * 2012-08-08 2015-10-13 Avaya Inc. Telecommunications methods and systems providing user specific audio optimization
US9547647B2 (en) 2012-09-19 2017-01-17 Apple Inc. Voice-based media searching
CN104956689B (zh) 2012-11-30 2017-07-04 Dts（英属维尔京群岛）有限公司 用于个性化音频虚拟化的方法和装置
DE212014000045U1 (de) 2013-02-07 2015-09-24 Apple Inc. Sprach-Trigger für einen digitalen Assistenten
WO2014164361A1 (en) 2013-03-13 2014-10-09 Dts Llc System and methods for processing stereo audio content
US9582608B2 (en) 2013-06-07 2017-02-28 Apple Inc. Unified ranking with entropy-weighted information for phrase-based semantic auto-completion
WO2014197336A1 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for detecting errors in interactions with a voice-based digital assistant
WO2014197334A2 (en) 2013-06-07 2014-12-11 Apple Inc. System and method for user-specified pronunciation of words for speech synthesis and recognition
WO2014197335A1 (en) 2013-06-08 2014-12-11 Apple Inc. Interpreting and acting upon commands that involve sharing information with remote devices
JP6259911B2 (ja) 2013-06-09 2018-01-10 アップル インコーポレイテッド デジタルアシスタントの２つ以上のインスタンスにわたる会話持続を可能にするための機器、方法、及びグラフィカルユーザインタフェース
US10176167B2 (en) 2013-06-09 2019-01-08 Apple Inc. System and method for inferring user intent from speech inputs
US10296160B2 (en) 2013-12-06 2019-05-21 Apple Inc. Method for extracting salient dialog usage from live data
US9363614B2 (en) * 2014-02-27 2016-06-07 Widex A/S Method of fitting a hearing aid system and a hearing aid fitting system
US9715875B2 (en) 2014-05-30 2017-07-25 Apple Inc. Reducing the need for manual start/end-pointing and trigger phrases
US9785630B2 (en) 2014-05-30 2017-10-10 Apple Inc. Text prediction using combined word N-gram and unigram language models
WO2015184186A1 (en) 2014-05-30 2015-12-03 Apple Inc. Multi-command single utterance input method
US9430463B2 (en) 2014-05-30 2016-08-30 Apple Inc. Exemplar-based natural language processing
US10078631B2 (en) 2014-05-30 2018-09-18 Apple Inc. Entropy-guided text prediction using combined word and character n-gram language models
US9633004B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Better resolution when referencing to concepts
US9760559B2 (en) 2014-05-30 2017-09-12 Apple Inc. Predictive text input
US10170123B2 (en) 2014-05-30 2019-01-01 Apple Inc. Intelligent assistant for home automation
US9842101B2 (en) 2014-05-30 2017-12-12 Apple Inc. Predictive conversion of language input
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
US10659851B2 (en) 2014-06-30 2020-05-19 Apple Inc. Real-time digital assistant knowledge updates
CH709862A1 (de) 2014-07-09 2016-01-15 Koj Inst Für Gehörtherapie Ag Hörsystem mit anwenderspezifischer Programmierung.
US10446141B2 (en) 2014-08-28 2019-10-15 Apple Inc. Automatic speech recognition based on user feedback
US9818400B2 (en) 2014-09-11 2017-11-14 Apple Inc. Method and apparatus for discovering trending terms in speech requests
US10789041B2 (en) 2014-09-12 2020-09-29 Apple Inc. Dynamic thresholds for always listening speech trigger
US10127911B2 (en) 2014-09-30 2018-11-13 Apple Inc. Speaker identification and unsupervised speaker adaptation techniques
US9886432B2 (en) 2014-09-30 2018-02-06 Apple Inc. Parsimonious handling of word inflection via categorical stem + suffix N-gram language models
US9668121B2 (en) 2014-09-30 2017-05-30 Apple Inc. Social reminders
US9646609B2 (en) 2014-09-30 2017-05-09 Apple Inc. Caching apparatus for serving phonetic pronunciations
US10074360B2 (en) 2014-09-30 2018-09-11 Apple Inc. Providing an indication of the suitability of speech recognition
US10552013B2 (en) 2014-12-02 2020-02-04 Apple Inc. Data detection
US10152299B2 (en) 2015-03-06 2018-12-11 Apple Inc. Reducing response latency of intelligent automated assistants
US9865280B2 (en) 2015-03-06 2018-01-09 Apple Inc. Structured dictation using intelligent automated assistants
US9721566B2 (en) 2015-03-08 2017-08-01 Apple Inc. Competing devices responding to voice triggers
US10567477B2 (en) 2015-03-08 2020-02-18 Apple Inc. Virtual assistant continuity
US9886953B2 (en) 2015-03-08 2018-02-06 Apple Inc. Virtual assistant activation
US9899019B2 (en) 2015-03-18 2018-02-20 Apple Inc. Systems and methods for structured stem and suffix language models
US9842105B2 (en) 2015-04-16 2017-12-12 Apple Inc. Parsimonious continuous-space phrase representations for natural language processing
US10460227B2 (en) 2015-05-15 2019-10-29 Apple Inc. Virtual assistant in a communication session
US10083688B2 (en) 2015-05-27 2018-09-25 Apple Inc. Device voice control for selecting a displayed affordance
US10127220B2 (en) 2015-06-04 2018-11-13 Apple Inc. Language identification from short strings
US9578173B2 (en) 2015-06-05 2017-02-21 Apple Inc. Virtual assistant aided communication with 3rd party service in a communication session
US10101822B2 (en) 2015-06-05 2018-10-16 Apple Inc. Language input correction
US10186254B2 (en) 2015-06-07 2019-01-22 Apple Inc. Context-based endpoint detection
US10255907B2 (en) 2015-06-07 2019-04-09 Apple Inc. Automatic accent detection using acoustic models
US11025565B2 (en) 2015-06-07 2021-06-01 Apple Inc. Personalized prediction of responses for instant messaging
US20160378747A1 (en) 2015-06-29 2016-12-29 Apple Inc. Virtual assistant for media playback
US10747498B2 (en) 2015-09-08 2020-08-18 Apple Inc. Zero latency digital assistant
US10671428B2 (en) 2015-09-08 2020-06-02 Apple Inc. Distributed personal assistant
US9697820B2 (en) 2015-09-24 2017-07-04 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis using concatenation-sensitive neural networks
US11010550B2 (en) 2015-09-29 2021-05-18 Apple Inc. Unified language modeling framework for word prediction, auto-completion and auto-correction
US10366158B2 (en) 2015-09-29 2019-07-30 Apple Inc. Efficient word encoding for recurrent neural network language models
US11587559B2 (en) 2015-09-30 2023-02-21 Apple Inc. Intelligent device identification
US10691473B2 (en) 2015-11-06 2020-06-23 Apple Inc. Intelligent automated assistant in a messaging environment
US10049668B2 (en) 2015-12-02 2018-08-14 Apple Inc. Applying neural network language models to weighted finite state transducers for automatic speech recognition
US10223066B2 (en) 2015-12-23 2019-03-05 Apple Inc. Proactive assistance based on dialog communication between devices
US10446143B2 (en) 2016-03-14 2019-10-15 Apple Inc. Identification of voice inputs providing credentials
US9934775B2 (en) 2016-05-26 2018-04-03 Apple Inc. Unit-selection text-to-speech synthesis based on predicted concatenation parameters
US9972304B2 (en) 2016-06-03 2018-05-15 Apple Inc. Privacy preserving distributed evaluation framework for embedded personalized systems
US11227589B2 (en) 2016-06-06 2022-01-18 Apple Inc. Intelligent list reading
US10249300B2 (en) 2016-06-06 2019-04-02 Apple Inc. Intelligent list reading
US10049663B2 (en) 2016-06-08 2018-08-14 Apple, Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179309B1 (en) 2016-06-09 2018-04-23 Apple Inc Intelligent automated assistant in a home environment
US10192552B2 (en) 2016-06-10 2019-01-29 Apple Inc. Digital assistant providing whispered speech
US10586535B2 (en) 2016-06-10 2020-03-10 Apple Inc. Intelligent digital assistant in a multi-tasking environment
US10509862B2 (en) 2016-06-10 2019-12-17 Apple Inc. Dynamic phrase expansion of language input
US10067938B2 (en) 2016-06-10 2018-09-04 Apple Inc. Multilingual word prediction
US10490187B2 (en) 2016-06-10 2019-11-26 Apple Inc. Digital assistant providing automated status report
DK179049B1 (en) 2016-06-11 2017-09-18 Apple Inc Data driven natural language event detection and classification
DK179343B1 (en) 2016-06-11 2018-05-14 Apple Inc Intelligent task discovery
DK179415B1 (en) 2016-06-11 2018-06-14 Apple Inc Intelligent device arbitration and control
DK201670540A1 (en) 2016-06-11 2018-01-08 Apple Inc Application integration with a digital assistant
US10602284B2 (en) 2016-07-18 2020-03-24 Cochlear Limited Transducer management
US10474753B2 (en) 2016-09-07 2019-11-12 Apple Inc. Language identification using recurrent neural networks
US10043516B2 (en) 2016-09-23 2018-08-07 Apple Inc. Intelligent automated assistant
US11281993B2 (en) 2016-12-05 2022-03-22 Apple Inc. Model and ensemble compression for metric learning
US10593346B2 (en) 2016-12-22 2020-03-17 Apple Inc. Rank-reduced token representation for automatic speech recognition
US11204787B2 (en) 2017-01-09 2021-12-21 Apple Inc. Application integration with a digital assistant
US10417266B2 (en) 2017-05-09 2019-09-17 Apple Inc. Context-aware ranking of intelligent response suggestions
DK201770383A1 (en) 2017-05-09 2018-12-14 Apple Inc. USER INTERFACE FOR CORRECTING RECOGNITION ERRORS
US10395654B2 (en) 2017-05-11 2019-08-27 Apple Inc. Text normalization based on a data-driven learning network
US10726832B2 (en) 2017-05-11 2020-07-28 Apple Inc. Maintaining privacy of personal information
DK201770439A1 (en) 2017-05-11 2018-12-13 Apple Inc. Offline personal assistant
DK201770427A1 (en) 2017-05-12 2018-12-20 Apple Inc. LOW-LATENCY INTELLIGENT AUTOMATED ASSISTANT
US11301477B2 (en) 2017-05-12 2022-04-12 Apple Inc. Feedback analysis of a digital assistant
DK179496B1 (en) 2017-05-12 2019-01-15 Apple Inc. USER-SPECIFIC Acoustic Models
DK179745B1 (en) 2017-05-12 2019-05-01 Apple Inc. SYNCHRONIZATION AND TASK DELEGATION OF A DIGITAL ASSISTANT
DK201770432A1 (en) 2017-05-15 2018-12-21 Apple Inc. Hierarchical belief states for digital assistants
DK201770431A1 (en) 2017-05-15 2018-12-20 Apple Inc. Optimizing dialogue policy decisions for digital assistants using implicit feedback
US10303715B2 (en) 2017-05-16 2019-05-28 Apple Inc. Intelligent automated assistant for media exploration
DK179549B1 (en) 2017-05-16 2019-02-12 Apple Inc. FAR-FIELD EXTENSION FOR DIGITAL ASSISTANT SERVICES
US10311144B2 (en) 2017-05-16 2019-06-04 Apple Inc. Emoji word sense disambiguation
US10403278B2 (en) 2017-05-16 2019-09-03 Apple Inc. Methods and systems for phonetic matching in digital assistant services
US10657328B2 (en) 2017-06-02 2020-05-19 Apple Inc. Multi-task recurrent neural network architecture for efficient morphology handling in neural language modeling
EP3413585A1 (en) * 2017-06-06 2018-12-12 GN Hearing A/S Audition of hearing device settings, associated system and hearing device
US10445429B2 (en) 2017-09-21 2019-10-15 Apple Inc. Natural language understanding using vocabularies with compressed serialized tries
US10755051B2 (en) 2017-09-29 2020-08-25 Apple Inc. Rule-based natural language processing
US10636424B2 (en) 2017-11-30 2020-04-28 Apple Inc. Multi-turn canned dialog
US10733982B2 (en) 2018-01-08 2020-08-04 Apple Inc. Multi-directional dialog
US10733375B2 (en) 2018-01-31 2020-08-04 Apple Inc. Knowledge-based framework for improving natural language understanding
US10789959B2 (en) 2018-03-02 2020-09-29 Apple Inc. Training speaker recognition models for digital assistants
US10592604B2 (en) 2018-03-12 2020-03-17 Apple Inc. Inverse text normalization for automatic speech recognition
US10818288B2 (en) 2018-03-26 2020-10-27 Apple Inc. Natural assistant interaction
US10909331B2 (en) 2018-03-30 2021-02-02 Apple Inc. Implicit identification of translation payload with neural machine translation
US10928918B2 (en) 2018-05-07 2021-02-23 Apple Inc. Raise to speak
US11145294B2 (en) 2018-05-07 2021-10-12 Apple Inc. Intelligent automated assistant for delivering content from user experiences
US10984780B2 (en) 2018-05-21 2021-04-20 Apple Inc. Global semantic word embeddings using bi-directional recurrent neural networks
US10892996B2 (en) 2018-06-01 2021-01-12 Apple Inc. Variable latency device coordination
US11386266B2 (en) 2018-06-01 2022-07-12 Apple Inc. Text correction
DK180639B1 (en) 2018-06-01 2021-11-04 Apple Inc DISABILITY OF ATTENTION-ATTENTIVE VIRTUAL ASSISTANT
DK179822B1 (da) 2018-06-01 2019-07-12 Apple Inc. Voice interaction at a primary device to access call functionality of a companion device
DK201870355A1 (en) 2018-06-01 2019-12-16 Apple Inc. VIRTUAL ASSISTANT OPERATION IN MULTI-DEVICE ENVIRONMENTS
US10504518B1 (en) 2018-06-03 2019-12-10 Apple Inc. Accelerated task performance
US11010561B2 (en) 2018-09-27 2021-05-18 Apple Inc. Sentiment prediction from textual data
US11462215B2 (en) 2018-09-28 2022-10-04 Apple Inc. Multi-modal inputs for voice commands
US10839159B2 (en) 2018-09-28 2020-11-17 Apple Inc. Named entity normalization in a spoken dialog system
US11170166B2 (en) 2018-09-28 2021-11-09 Apple Inc. Neural typographical error modeling via generative adversarial networks
US10795638B2 (en) 2018-10-19 2020-10-06 Bose Corporation Conversation assistance audio device personalization
US11475898B2 (en) 2018-10-26 2022-10-18 Apple Inc. Low-latency multi-speaker speech recognition
US11638059B2 (en) 2019-01-04 2023-04-25 Apple Inc. Content playback on multiple devices
US11354604B2 (en) 2019-01-31 2022-06-07 At&T Intellectual Property I, L.P. Venue seat assignment based upon hearing profiles
US11348573B2 (en) 2019-03-18 2022-05-31 Apple Inc. Multimodality in digital assistant systems
US11423908B2 (en) 2019-05-06 2022-08-23 Apple Inc. Interpreting spoken requests
US11307752B2 (en) 2019-05-06 2022-04-19 Apple Inc. User configurable task triggers
DK201970509A1 (en) 2019-05-06 2021-01-15 Apple Inc Spoken notifications
US11475884B2 (en) 2019-05-06 2022-10-18 Apple Inc. Reducing digital assistant latency when a language is incorrectly determined
US11140099B2 (en) 2019-05-21 2021-10-05 Apple Inc. Providing message response suggestions
DK180129B1 (en) 2019-05-31 2020-06-02 Apple Inc. USER ACTIVITY SHORTCUT SUGGESTIONS
US11496600B2 (en) 2019-05-31 2022-11-08 Apple Inc. Remote execution of machine-learned models
US11289073B2 (en) 2019-05-31 2022-03-29 Apple Inc. Device text to speech
US11360641B2 (en) 2019-06-01 2022-06-14 Apple Inc. Increasing the relevance of new available information
US11438710B2 (en) * 2019-06-10 2022-09-06 Bose Corporation Contextual guidance for hearing aid
US11488406B2 (en) 2019-09-25 2022-11-01 Apple Inc. Text detection using global geometry estimators

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999019779A1 (en) * 1997-10-15 1999-04-22 Beltone Electronics Corporation A neurofuzzy based device for programmable hearing aids
US20040033819A1 (en) * 2002-08-15 2004-02-19 Motorola, Inc. Personalized audio profile for a subscriber device and method thereof
CN1589588A (zh) * 2001-09-20 2005-03-02 声音识别公司 移动电话及为用户产生个性化音频的其他产品的声音增强

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2903665B2 (ja) * 1990-07-16 1999-06-07 松下電器産業株式会社 補聴器調整装置
DE4308157A1 (de) * 1993-03-15 1994-09-22 Toepholm & Westermann Fernsteuerbares, insbesondere programmierbares Hörgerätesystem
US6066173A (en) * 1998-01-28 2000-05-23 Ethicon, Inc. Method and apparatus for fixing a graft in a bone tunnel
DE19813512A1 (de) * 1998-03-26 1999-06-02 Siemens Audiologische Technik Hörgerät und Verfahren zur Störgeräuschunterdrückung mit Breitbandsignalanalyse
AU753295B2 (en) * 1999-02-05 2002-10-17 Widex A/S Hearing aid with beam forming properties
AU4776999A (en) * 1999-06-24 2001-01-31 Topholm & Westermann Aps Hearing aid with controllable directional characteristics
US7016504B1 (en) * 1999-09-21 2006-03-21 Insonus Medical, Inc. Personal hearing evaluator
US7206421B1 (en) * 2000-07-14 2007-04-17 Gn Resound North America Corporation Hearing system beamformer
DE10048354A1 (de) * 2000-09-29 2002-05-08 Siemens Audiologische Technik Verfahren zum Betrieb eines Hörgerätesystems sowie Hörgerätesystem
CA2440233C (en) * 2001-04-18 2009-07-07 Widex As Directional controller and a method of controlling a hearing aid
JP3865600B2 (ja) * 2001-06-04 2007-01-10 リオン株式会社 適応特性補聴器および最適補聴処理特性決定装置
EP2866474A3 (en) * 2002-04-25 2015-05-13 GN Resound A/S Fitting methodology and hearing prosthesis based on signal-to-noise ratio loss data
EP1522206B1 (en) * 2002-07-12 2007-10-03 Widex A/S Hearing aid and a method for enhancing speech intelligibility
DE60322447D1 (de) * 2003-09-19 2008-09-04 Widex As Verfahren zur steuerung der richtcharakteristik eiür ein hörgerät mit steuerbarer richtcharakteristik
US7190795B2 (en) * 2003-10-08 2007-03-13 Henry Simon Hearing adjustment appliance for electronic audio equipment
JP4185866B2 (ja) * 2004-01-14 2008-11-26 富士通株式会社 音響信号処理装置および音響信号処理方法
US7392066B2 (en) * 2004-06-17 2008-06-24 Ixi Mobile (R&D), Ltd. Volume control system and method for a mobile communication device
DE102005032273B8 (de) * 2005-07-11 2009-08-13 Siemens Audiologische Technik Gmbh Hörgerätesystem, Hörgerät und entsprechendes Verfahren zu dessen Einstellung
DE602006014572D1 (de) * 2005-10-14 2010-07-08 Gn Resound As Optimierung für hörgeräteparameter
US8666084B2 (en) * 2007-07-06 2014-03-04 Phonak Ag Method and arrangement for training hearing system users

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999019779A1 (en) * 1997-10-15 1999-04-22 Beltone Electronics Corporation A neurofuzzy based device for programmable hearing aids
CN1589588A (zh) * 2001-09-20 2005-03-02 声音识别公司 移动电话及为用户产生个性化音频的其他产品的声音增强
US20040033819A1 (en) * 2002-08-15 2004-02-19 Motorola, Inc. Personalized audio profile for a subscriber device and method thereof

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103959814A (zh) * 2011-12-08 2014-07-30 索尼公司 耳孔可佩戴式声音收集设备，信号处理设备和声音收集方法
CN103959814B (zh) * 2011-12-08 2017-05-03 索尼公司 耳孔可佩戴式声音收集设备，信号处理设备和声音收集方法
CN105409243A (zh) * 2013-07-12 2016-03-16 耳蜗有限公司 通道化音乐信号的预处理
US9848266B2 (en) 2013-07-12 2017-12-19 Cochlear Limited Pre-processing of a channelized music signal
CN105409243B (zh) * 2013-07-12 2018-05-01 科利耳有限公司 通道化音乐信号的预处理
CN108834028A (zh) * 2017-07-14 2018-11-16 博频（上海）科技股份有限公司 音频播放系统
CN108834028B (zh) * 2017-07-14 2021-01-15 博频（上海）科技股份有限公司 音频播放系统
CN110858941A (zh) * 2018-08-22 2020-03-03 Mimi听力技术有限责任公司 用于在音频系统中进行声音增强的系统和方法
CN110858941B (zh) * 2018-08-22 2021-07-09 Mimi听力技术有限责任公司 用于在音频系统中进行声音增强的系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20100329490A1 (en) 2010-12-30
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