CN102056068A - 在线性非时变系统识别期间监视环境噪声对随机梯度算法影响的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及听音设备的在线性非时变系统识别期间监视环境噪声对随机梯度算法影响的方法，该听音设备包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器，以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音设备还包括电反馈路径，电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于算法部分确定的滤波器系数h’(i，nNT_S)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，…，M表示在时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签。本发明还涉及助听器系统及其使用。

Description

在线性非时变系统识别期间监视环境噪声对随机梯度算法影响的方法

技术领域

本发明涉及可应用于助听器以及其它音频设备的声反馈消除。本发明更具体地涉及评估听音系统例如助听器系统中声反馈路径的方法。本发明尤其涉及评估稳定状态中环境噪声对自适应滤波器影响的方法。

本发明更进一步地涉及助听器系统、计算机存储介质和数据处理系统。

本发明在例如声反馈是问题的应用中是有益的，如在根据用户的特定需求安装助听设备中。

背景技术

与频率有关的声学、电学和机械反馈识别方法常用于听力仪器以保证它们的稳定性。由声反馈导致的不稳定系统趋向于窄带频率成分显著损害期望的音频输入信号，窄带频率成分通常被感受为啸声或鸣叫声。

已经提出可通过特别地改变临界频率处系统传递函数来增加系统稳定性[Ammitzboll，1987]。例如，这可通过称为陷波滤波器的窄频专用带阻滤波器来实现[Porayath，1999]。这种方法的缺点是临界频率处和周围的增益会被牺牲。

更先进的技术建议通过减去听力仪器中反馈信号的评估来消除反馈。已经提出将固定系数线性非时变滤波器用于反馈路径评估[Dyrlund，1991]。如果反馈路径处于稳定状态并因此不随时间变化，则这种方法被证明是有效的。然而，助听器的反馈路径随着时间变化，并且通常偏好某种跟踪能力。

自适应反馈消除具有跟踪反馈路径随时间变化的能力。它也是基于线性非时变滤波器来评估反馈路径，但是它的滤波器加权随时间更新[Engebretson，1993]。可以利用随机梯度算法计算滤波器更新，包括某种形式的常用最小均方(LMS)或标准化LMS(NLMS)算法。它们二者都具有利用NLMS关于某参考信号的欧几里德范数平方附加地标准化滤波器更新以在均方意义上最小化误差信号的特性。一种更为先进的方法结合了随机梯度算法和AFC滤波器系数的时间统计评估并利用控制电路以保证在噪声情况下滤波器系数被适当更新[Hansen，1997]。统计评估对反馈路径的相位响应和幅度-频率响应的变化敏感。

与安装助听器类似的应用需要评估每个对象的声反馈路径，特别是声反馈路径的幅度-频率响应。在开环配置中，如图1b所示，可以在NLMS算法收敛后从自适应AFC滤波器(AFC＝Adaptive Feedback Cancellation，自适应反馈消除)的频率响应获得对反馈路径的评估。测量期间的背景或环境噪声影响NLMS算法的收敛表现，损害AFC滤波器系数的最终状态并且因此产生声反馈路径的失真评估。为了缓解这个问题，已经提出了使用基于傅立叶变换(FT)的方法在某些限定的输入直接测量不希望的背景噪声。然而，这些方法需要额外的算法，例如快速傅立叶变换(FFT)，并且不能以直接的方式反映获取的AFC滤波器系数的含义。

发明内容

本发明解决了背景噪声对NLMS收敛和最终调整的影响评估，本发明包括计算AFC滤波器系数的时序一阶差分。在收敛期间和之后，AFC滤波器系数的变化被监视一段时间并且被用作背景噪声的测量。

在本文中，时序一阶差分是指从一个时间段到下一个时间段的变化序列。它是在时间(nN)T_s，内以连续迭代n＝1，2，....取得的滤波器系数的序列h’(i，NT_s)，h’(i，2NT_s)，...，h’(i，(n-1)NT_s)，h’(i，nNT_s)，h’(i，(n+1)NT_s)，...，其中T_s是时间步长(时间步长T_s可以例如对应于连续采样之间的时间，即1/f_s，其中f_s是模数转换器的采样频率)并且N∈N是自然数。在迭代n处h’(i，nNT_s)的一阶差分Δh’(n)被定义为Δh’(n)＝h’(i，nNT_s)-h’(i，(n-1)NT_s)，其中每个i＝0，1，2，...，M代表M阶滤波器脉冲响应的一个标签。

本发明的一个目的是提供另一种用于确定音频系统如听力仪器的反馈路径测量质量的方法。本发明的另一个目的是提供另一种用于确定音频系统如听力仪器的反馈路径测量的幅度-频率响应的质量同时允许在测量期间改变反馈路径相位响应的方法。

本发明的目的通过所附权利要求和以下描述的本发明来实现。

评估环境噪声的方法

本发明的一个目的通过评估听音系统中环境噪声的方法来实现，该听音系统包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器，以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音系统还包括电反馈路径，电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于由算法部分确定的滤波器系数h’(i，nNT_s)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，...，M表示M阶滤波器脉冲响应的一个标签，nNT_s是时间场合。该方法包括：a)随着时间监视滤波器系数h’(i，nNT_s)的一阶差分的能量，以及b)对从一个时间场合到另一个时间场合的能量内容的变化应用预定义的阈值标准以确定环境噪声的可接受影响。

这具有提供可用于说明反馈路径测量期间固定和不固定背景噪声影响的标准的优点。

在一个实施例中，可变滤波器部分(仅)提供声反馈路径的幅度-频率响应|H(f)||的评估。上述标准具有它在测量期间耐反馈路径的相位响应变化的优点。

术语“评估环境噪声”倾向于包括确定或检测环境噪声水平在阈值水平之上还是之下。

在特定实施例中，该方法包括以预定义的初始水平(即预定义的幅度和/或功率密度谱)提供探测信号，例如，类似于宽带噪声的信号，并将所述信号插入听音系统的电正向路径中。在一个实施例中，探测信号代替来自输入换能器的正常输入信号被插入。这称为测量模式。在一个实施例中，将探测信号和来自输入换能器的正常输入信号的(可能加权的)组合插入正向路径中。在一个实施例中，探测信号是类似于白噪声的信号，具有零均值和方差r。

在特定实施例中，该方法包括计算|κ_M(nNT_s)|，在两个离散的连续时间场合nNT_s和(n-1)NT_s处滤波器系数一阶差分的能量，其中n表示一个特定迭代，T_s是采样时间段，N∈N是自然数。

在特定实施例中，该方法包括在两个时间场合nNT_s和(n-1)NT_s处确定的滤波器系数一阶差分的能量|k_M(nNT_s)|由下式确定：

$k_M\left({\mathrm{nNT}}_s\right)\≡\frac{1}{4}\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{|h^{\′}(i,{\mathrm{nNT}}_s)-h^{\′}(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)|}^2\frac{\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2}{|\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2|},$

其中M是AFC滤波器h′(i，nNT_s)的阶。

k_M(nNT_s)的表达式的第一部分

表示从一个时间单元到下一个时间单元滤波器系数一阶差分的能量。

第二部分

$\frac{\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2}{|\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2|}$

表示从一个时间场合到下一个时间场合能量增长的符号。例如，如果从一个时间场合到下一个时间场合一阶差分的能量增长，则k_M(nNT_s)是正的，如果能量减小，则k_M(nNT_s)是负的。

在特定实施例中，该方法包括k_M(nNT_s)的阈值水平k_T可以基于均方误差的近似表达[Gunnarsson，1989]，例如，由下式给出：

${\mathrm{\κ}}_T\≡-\frac{{\mathrm{\μ}}_0}{2\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|U\left(k\right)\right|}^2}\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|V\left(k\right)\right|}^2$

其中μ₀是NLMS算法的步长参数，V(k)是输入噪声v(n)的频域表示(例如，DFT(v(n))，其中DFT离散傅立叶变换)，U(k)是输出参考信号u(n)的频域表示(例如，DFT(u(n)))(例如，参见图1b)。在一个实施例中，阈值标准确定环境噪声的可接受水平和不可接受水平之间的界线，k_M(nNT_s)≥k_T定义环境噪声的可接受水平。

在一个实施例中，在测量滤波器系数一阶差分能量期间施加或保证预定义的环境噪声最小水平。通常，在测量期间噪声可能变化。在一个实施例中，在测量滤波器系数一阶差分能量期间环境噪声水平基本恒定。

根据本发明的方法，滤波器系数一阶差分能量仅对幅度响应的变化敏感，而相位响应在很大程度上被忽略，因此该测量对相位响应变化是鲁棒的。

在根据特定用户需要安装助听器期间，听力专家进行测量，评估反馈路径。在一个实施例中，在该安装期间根据本方法评估环境噪声，并且如果对于要执行的成功测量存在太多背景噪声，则通知听力专家，在此情况下他或她可以进行另一种测量。

测量听音系统中临界增益的方法

一方面，提供一种计算听音系统例如听力仪器中临界增益的方法，该方法使用“具体实施方式”和权利要求中的上述评估环境噪声的方法。

在一个实施例中，该方法包括确定临界增益G_临界(f，nNT_s)＝1/|H’(f，nNT_s)|，其中H′(f，nNT_s)＝FT(h′(i，nNT_s))表示频域f中实际声反馈路径的传递函数H(f，nNT_s)的评估。在一个实施例中，例如在听力专家按照特定用户需求安装助听器期间根据该方法确定临界增益。在一个实施例中，针对每个频率范围或频带分别进行临界增益测量。

计算机可读介质

进一步提供一种存储计算机程序的有形计算机可读介质。该计算机程序包括程序代码部，当在数据处理系统上执行所述计算机程序时，所述程序代码部使数据处理系统执行“具体实施方式”和权利要求中的上述方法的至少部分(例如大部分或全部)步骤。

数据处理系统

还提供一种数据处理系统，该数据处理系统包括处理器和程序代码部，该程序代码部用于使处理器执行“具体实施方式”和权利要求中的上述方法的至少部分(例如大部分或全部)步骤。

听音系统

一方面，本发明的一个目的通过包括听音设备的听音系统实现，该听音设备包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器、以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并且包括提供正向增益|G(f)|的信号处理单元，f是频率，该听音设备还包括电反馈路径，该电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于算法部分确定的滤波器系数h′(i，nNT_s)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，...，M表示在时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签，其中信号处理单元适于随着时间监视滤波器系数h′(i，nNT_s)的能量内容并检测从一个时间场合到另一个时间场合的能量内容的变化是否超过预定义的阈值标准，以确定环境噪声的可接受水平。

当用相应的结构特征适当替换时，“具体实施方式”和权利要求中的上述方法的处理特征可以与该系统结合，反之亦然。该系统的实施例具有与相应方法相同的优点。

在一个实施例中，可变滤波器部分适于提供声反馈路径H(f)的幅度-频率响应|H(f)|的评估。在一个实施例中，声反馈路径的相位响应角度(H(f))不用于确定阈值标准。

在一个实施例中，该听音系统包括探测信号发生器，例如噪声发生器，用于以预定义的初始水平产生类似于宽带噪声的激励信号，以及选择器，用于选择基于电输入信号的正常输入或基于模式输入的噪声激励信号并用于将所述选择器的输出插入听音设备如听力仪器的电正向路径中，例如用作信号处理单元的输入。在一个实施例中，选择器具有至少两个输入和一个输出。在一个实施例中，选择器的输出是所述输入之一。在一个实施例中，选择器的输出是两个或更多个输入的加权混合。在一个实施例中，选择器的输出表示在正向路径的那个位置处(即，提供给输出换能器的输出信号来自(基于)选择器输出的地方)电正向路径的信号。在一个实施例中，探测信号发生器适于提供类似于宽带噪声的信号。在一个实施例中，探测信号发生器适于提供白噪声信号。

在特定实施例中，听音系统适于分别处于正常模式和测量模式，在正常模式中基于电输入信号的正常输入被用来产生提供给输出换能器的输出信号，在测量模式中来自探测信号发生器的信号被用来产生提供给输出换能器的输出信号。

在一个实施例中，该听音系统包括助听器系统。在一个实施例中，听音设备包括听力仪器、头戴式耳机、移动电话。在一个实施例中，该听音系统包括扩音系统，例如卡拉OK系统，或者声反馈(例如，从扬声器到麦克风)可能成为问题的任何其它音频系统。

使用

进一步提供“具体实施方式”和权利要求中的上述听音系统的使用。在一个实施例中，提供听力仪器的安装期间该听音系统的使用。

本发明的进一步目的通过从属权利要求和本发明的详细说明中限定的实施例实现。

当在本文中使用时，除非另有说明，否则单数形式“一”、“一个”、“该”倾向于也包含复数形式(即具有“至少一个”的意思)。还应理解的是，当在本说明书中使用“包含”、“包括”、“包含了”和/或“包括了”时，它们表示所陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或部分的存在，但不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、部分和/或其组合的存在或附加。应该理解，当提到一个元件“连接”或“耦合”到另一个元件时，除非另有说明，否则它可以直接连接或耦合到所述另一个元件或者也可能存在中间元件。进一步地，本文中使用的“连接”或“耦合”可以包括无线连接或耦合。当在本文中使用时，术语“和/或”包括一个或多个关联列出项目的任意和全部组合。除非另有说明，否则本文公开的任何方法的步骤都不必以公开的确切顺序执行。

附图说明

下面结合优选实施例并参照附图更详细地描述本发明，附图中：

图1示出根据本发明实施例的听力仪器(图1a)和适于执行根据发明的方法实施例的听力仪器的AFC系统及其外围功能模块(图1b)，

图2示出根据本发明的方法实施例的流程图。

为了清晰，附图是示意性和简化的，它们仅示出对理解发明重要的细节，其它细节被省略。

通过下面给出的详细描述，本发明的更大适用范围将变得显而易见。然而，应当理解的是，表明本发明优选实施例的详细描述和特定例子仅是作为例子给出的，因为通过该详细描述，对本领域技术人员来说，在本发明的精神和范围内的各种变化和变形是显而易见的。

具体实施方式

图1a示出助听器系统1的部分功能模块，包括助听器的正向路径和(非有意的)声反馈路径。在本实施例中，正向路径包括用于从环境接收外部声输入的输入换能器11、AD转换器、用于选择两个输入信号之一作为输出的选择器SEL(作为选择，可使用提供两个输入信号加权组合的混合器)、用于使信号适应助听器配戴者需要的处理部件HA-DSP、DA转换器(可选)和用于向助听器配戴者产生声输出的输出换能器12。助听器的有意正向或信号路径和部件由实线包围。从输出换能器到输入换能器的(外部、非有意的)声反馈路径被指出。到麦克风11的声输入信号是声反馈信号和外部声输入信号的和(象征性地通过麦克风之前的加法单元“+”相加)。外部声输入信号包括背景或环境噪声。该助听器系统另外包括用于减小或消除来自从助听器的输出换能器到输入换能器的“外部”反馈路径的声反馈(在图1a中称为“声反馈”，由电反馈消除路径评估的“外部”声反馈路径在这里包括麦克风、AD转换器、DA转换器和接收器)。这里，电反馈消除路径包括自适应滤波器，自适应滤波器由预测误差算法控制，例如类似于NLMS的算法，以预测和消除由从助听器缝入接收器到麦克风的反馈导致的部分麦克风信号。自适应滤波器(在图1a中包括“滤波器”部分和预测误差“算法”部分)目的在于提供对从DA的输入到AD的输出的“外部反馈路径”的良好评估。预测误差算法使用参考信号和(反馈校正的)麦克风信号以找寻在参考信号应用到自适应滤波器时使预测误差最小化的自适应滤波器配置。助听器的正向路径包括信号处理(图1a中称为“HA-DSP”)以根据用户(可能受损的)听力调整信号。在图1a的实施例中，将来自信号处理单元(HA-DSP)的处理后的输出信号作为参考信号输入到自适应滤波器(的算法和滤波器部分)。选择器(SEL)接收1)反馈校正输入信号(加法单元13的输出)和2)探测噪声发生器(N)(例如，白噪声发生器)的输出作为输入。在正常模式中(例如通过模式选择参数P＝1选择)反馈校正输入信号被选择并输入到信号处理单元。在安装模式中(例如通过模式选择参数P＝0选择)，其中临界增益被测量，探测噪声发生器的输出被选择并输入到信号处理单元。在一个实施例中，两个输入信号均被输入信号处理单元，使得可以使用组合信号(例如加权组合，权值通过例如控制输入P控制，权值例如在0.2至0.8的范围内)进行测量。

图1b中的信号被一般地示出为依赖频率f。在实践中，这暗示存在时间-频率转换单元和频率-时间转换单元(如分别与输入换能器11和输出换能器12连接)。这种转换单元可以用任何方便的方式实现，包括滤波器组、傅立叶变换(FT，如离散FT(DFT)或快速FT(FFT))、时间-频率映射等。

对于一些听力仪器应用来说，背景或环境噪声的评估和影响是关键的。例如，可能需要测量临界增益G_临界(f)＝1/H(f)，其中H(f)表示频域f中声反馈路径的传递函数。利用提供类似于宽带噪声的信号W(f)的内部噪声发生器和包括如图1b中所示的滤波器部分“反馈评估H′(f)”和算法部分“NLMS算法”的自适应滤波器评估声反馈路径H(f)。图1b的NLMS算法与滤波器H′(f)一起提供反馈路径H(f)的评估。探测噪声信号W(f)(例如白噪声信号)被输入到正向路径增益单元G(f)，它的输出U(f)＝W(f)G(f)被输入到输出换能器12以呈现给用户。输出U(f)还用作自适应滤波器的参考信号(图1b中用参考R(f)表示)并输入到自适应滤波器的滤波器部分和算法部分。输出换能器12的输出信号通过声反馈H(f)路径滤波并且其输出在加法单元“+”中与外部输入V(f)相加，组合信号由输入换能器11拾取。外部输入V(f)表示声反馈信号以外的其它声信号(如环境噪声)。输入换能器11的电输出(＝V(f)+U(f)H(f))被输入到加法单元“+”，在此减去声反馈的评估(自适应滤波器的滤波器部分“反馈评估H′(f)”的输出)。加法单元的最终输出(E(f)＝V(f)+U(f)[H(f)-H′(f)])是反馈校正输入信号，称为误差信号(图1b中的误差E(f))，并且被输入到自适应滤波器的算法部分(在此是NLMS算法)。位于听力仪器内的噪声发生器(探测噪声发生器)产生类似于宽带噪声的信号W(f)，W(f)例如具有接近单位|W(f)|＝1的幅频谱，其中f_min≤f≤f_max(复数X的幅度表示为|X|)。类似于宽带噪声的信号在本文中是指具有大体上平坦功率谱密度的信号(意思是当固定带宽在感兴趣的频率范围f_min≤f≤f_max上移动时，该信号在所述固定带宽内包含大体相等的功率，所述频率范围例如是人听力频率范围20Hz-20KHz的一部分；在实践中，仪器被设计为在该频率范围上处理输入信号，例如从20Hz到8KHz或到12KHz)。通过该设定，NLMS算法收敛到H′(f)≈H(f)。在某个时间场合nNT_s处反馈评估H′(f)精确度的通用量度是均方误差(MSE)

$\widehat{\mathrm{\π}}(f,{\mathrm{nNT}}_s)\≡E{|H^{\′}(f,{\mathrm{nNT}}_s)-H(f,{\mathrm{nNT}}_s)|}^2,$

其中E是期望值算符，|·|²表示一般复变量“·”的幅度平方。MSE强烈依赖于测量期间存在的干扰噪声。因此，在测量运行时进行一些背景噪声评估或监视是有益的。此外，在运行期间可以不计算

因为实际反馈路径H(f，nNT_s)是未知的。

监视环境噪声对自适应滤波器收敛的影响的基本思想

基本思想是通过随着时间监视滤波器系数h′(i，nNT_s)＝IFT(H′(i，nNT_s))(IFT＝傅立叶反变换)的一阶差分的能量来间接监视环境(背景)噪声。这通过读取滤波器系数h′(i，nNT_s)和计算在每个时间迭代nNT_s处滤波器系数h′(i，nNT_s)的一阶差分能量|k_M(nNT_s)|来实现：

$k_M\left({\mathrm{nNT}}_s\right)\≡\frac{1}{4}\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{|h^{\′}(i,{\mathrm{nNT}}_s)-h^{\′}(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)|}^2\frac{\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2}{|\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2|},$

其中h′(i，nNT_s)，i＝0，1，2，..，M是具有频率响应H′(i，nNT_s)的M阶自适应FIR滤波器的脉冲响应，其评估实际声反馈路径H(f)。假定在测量期间H(f)处于稳定状态，对于NLMS算法，可以显示出在收敛后

通过下式依赖于背景噪声v(n)、参考信号u(n)和步长参数μ₀，

$\widehat{\mathrm{\π}}(f,{\mathrm{nNT}}_s)\≈\frac{{\mathrm{\μ}}_0}{2\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|U\left(k\right)\right|}^2}\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|V\left(k\right)\right|}^2$

其中V(k)＝DFT(v(n))，U(k)＝DFT(u(n))(DFT＝离散傅立叶变换)。每次测量之间的时间差t_暂停＝NT_s可以例如≤5s，例如≤3s，例如≤2s，例如在1s到2s之间的范围内。因此，通过比较k_M(nNT_s)和某个预定义的阈值k_T获得背景噪声的确定。只要k_M(nNT_s)在选择的阈值k_T之上，环境噪声就被认为是可忽略的。

例子，安装期间临界增益的测量：

考虑在U(k)＝V(k)，k＝0，1，2，...，M情况下，阈值水平k_T由

给出。

并且初始条件：滤波器系数h′(i，nNT_s＝0)＝0。也就是说，在测量开始时优选将AFC滤波器系数设置为0。初始步长μ₀的一个例子是1/32。

为了可靠地检测环境噪声的可接受量和不可接受量之间的界线，考虑在测量过程中反馈路径处于稳定状态。

测量过程：

图2示出测量听力仪器中临界增益的算法。在一个实施例中，该算法包括以下步骤(其在图2中相应示出)：

0.开始：设置n＝n_开始0。初始化滤波器系数h′(i，nNT_s＝0)＝0。存储环境噪声阈值水平k_T。设定在迭代n_停止＝ROUND(t_停止/t_暂停)时停止，其中t_暂停＝NT_s，T_s是采样时间段，N∈N(整数)。设定NLMS算法的步长μ₀。利用时间步骤参数N设定t_暂停。

1.经过时间t_暂停，直到t＝(n+1)NT_s＝nNT_s+NT_s。

2.存储滤波器系数h′(i，nNT_s)。

3.读取滤波器系数h′(i，nNT_s)并使用先前储存的滤波器系数h′(i，(n-1)NT_s)计算k_M(nNT_s)。

4.检查环境噪声

如果k_M(nNT_s)＞k_T，则测量平稳运行；继续；

否则，存在太多环境噪声，测量失败(停止处理或以较小步长参数重新开始，例如μ₀-Δμ₀)；从步骤0重新开始处理；

如果迭代n＝n_停止，则计算临界增益G_临界(n_停止NT_s)；测量成功。前进至步骤5；

否则，从步骤1继续；

5.结束。

在一个实施例中，T_s＝50μs对应于20kHz的采样频率f_s。在一个实施例中，N＝20000，导致t_暂停＝NT_s＝1s。

在一个实施例中，t_暂停是例如≥1s，例如≥2s，例如≥5s。

在一个实施例中，最后迭代n_停止对应于时间t_停止＝n_停止t_暂停≥2s，例如≥15s，例如≥30s。

在一个实施例中，Δμ₀＝0.5·μ₀。这是步长减小的一个例子，其可以在存在太多噪声，使得测量失败且需要以较小步长参数μ₀-Δμ₀重新开始处理时使用。

典型地，阈值k_T不依赖于信号类型。然而，在特定实施例中，针对不同类型的信号定义不同的阈值水平k_T。

通过1/H’(f，n_停止t_暂停)评估临界增益G_临界(f，n_停止t_暂停)。

本发明由独立权利要求的特征限定。从属权利要求限定优选实施例。权利要求中的任何参考标记不意图限制它们的范围。

前面已经示出一些优选实施例，但是应当强调的是，本发明不限于此，可以用所附权利要求中限定的主题内的其它方式实施本发明。虽然本发明实施例的上述例子与助听器相关，但是可以设想声反馈会引起问题的其它应用领域，包括扩音系统。

参考文献

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[Gunnarsson，1989]S.Gunnarsson，L.Ljung，“Frequency Domain Tracking Characteristics of Adaptive Algorithms，”IEEE Trans.Acoustics，Speech and Sig.Proc.，Vol.37，No.7，pp.1072-1089，1989

Claims (14)

1.听音系统中评估环境噪声的方法，该听音系统包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器、以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音系统还包括电反馈路径，电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，可变滤波器部分基于算法部分确定的滤波器系数h′(i，nNT_s)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，...，M表示在特定时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签，该方法包括：a)随着时间监视滤波器系数h′(i，nNT_s)的一阶差分能量，以及b)对从一个时间场合到另一个时间场合的能量内容的变化应用预定义的阈值标准以确定环境噪声的可接受影响。

2.如权利要求1所述的方法，包括以预定义的初始水平提供类似于宽带噪声的信号并将所述信号插入所述听音系统的电正向路径中。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中在时间场合nNT_s处计算随着时间的滤波器系数一阶差分的能量k_M(nNT_s)，其中T_s是采样时间段，N是整数。

4.如权利要求1所述的方法，其中在时间场合nNT_s处确定的k_M(nNT_s)由下式确定：

$k_M\left({\mathrm{nNT}}_s\right)\≡\frac{1}{4}\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{|h^{\′}(i,{\mathrm{nNT}}_s)-h^{\′}(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)|}^2\frac{\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2}{|\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,{\mathrm{nNT}}_s)}^2-\underset{i=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\′}{(i,(n-1){\mathrm{NT}}_s)}^2|},$

其中M是AFC滤波器h′(i，nNT_s)的阶。

5.如权利要求1所述的方法，其中k_M(nNT_s)的阈值标准k_T由下式给出 ${\mathrm{\κ}}_T\≡-\frac{{\mathrm{\μ}}_0}{2\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|U\left(k\right)\right|}^2}\underset{k=0}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|V\left(k\right)\right|}^2.$

其中μ₀是步长参数，V(k)是输入噪声v(n)的频率表示，U(k)＝DFT(u(n))是输出参考信号u(n)的频率表示，并且其中所述阈值标准确定环境噪声的可接受水平和不可接受水平之间的界线，k_M(nNT_s)≥k_T定义环境噪声的可接受水平。

6.如权利要求1所述的方法，其中迭代n＝0处滤波器系数h′(i，nNT_s＝0)＝0。

7.如权利要求1所述的方法，其中如果环境噪声被检测为大于阈值水平，则增加白噪声信号水平。

8.如权利要求1所述的方法，可变滤波器部分提供声反馈路径的幅度-频率响应|H(f)|的评估，其耐相位响应角(H(f))的变化。

9.一种使用基于权利要求1的评估环境噪声方法计算听音系统中临界增益的方法。

10.如权利要求9所述的计算临界增益的方法，包括确定临界增益G_临界(f)＝1/|H’(f，n_停止NT_s)|，其中H′(f)表示频率域f中声反馈路径的传递函数的评估。

11.一种包括听音设备的听音系统，该听音设备包括用于将输入声音转换为电输入信号、包括拾取环境噪声的输入换能器、以及用于将电输出信号转换为输出声音的输出换能器，电正向路径定义在输入换能器和输出换能器之间并且包括信号处理单元，该信号处理单元提供正向增益|G(f)|，f是频率，该听音设备还包括电反馈路径，该电反馈路径包括用于评估从输出换能器到输入换能器的声反馈增益|H(f)|的自适应滤波器，该自适应滤波器包括可变滤波器部分和算法部分，该可变滤波器部分基于该算法部分确定的滤波器系数h′(i，nNT_s)提供声反馈路径的评估，其中每个i＝0，1，2，...，M表示在时间场合nNT_s在测量迭代n处M阶滤波器脉冲响应的一个标签，其中信号处理单元适于随着时间监视滤波器系数h′(i，nNT_s)的能量内容，以检测从一个时间场合到另一个时间场合的能量内容的变化是否超过预定义的阈值标准，以确定环境噪声的可接受水平。

12.如权利要求11所述的听音系统，包括用于以预定义的初始水平产生白噪声信号的白噪声发生器，以及选择器，该选择器用于选择基于电输入信号的正常输入或基于模式输入的白噪声信号并用于将所述选择器的输出插入听音设备的电正向路径中，用作信号处理单元的输入。

13.如权利要求11或12所述的听音系统，其中听音设备包括听力仪器、头戴式耳机或移动电话。

14.如权利要求11所述的听音系统，其中可变滤波器部分适于提供声反馈路径的幅度-频率响应|H(f)|的评估。

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