CN102316404B - 用于定位音频源的方法以及多通道的听力系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及用于定位音频源的方法以及多通道的听力系统。要利用多通道的、特别是双耳听力系统来可靠地定位声音源。因此提出了一种用于定位(26)至少一个音频源的方法，其中，在该多通道的听力系统的输入信号(I)中检测起源于该音频源的、规定种类的信号。随后根据所检测的信号(II)定位(26)该音频源。即，首先宽带地确定信号的性质以及随后确定源的位置。
Description
产生本发明的工作收到欧共体第七框架计划（European Community’s SeventhFramework Programme（FP7/2007-2013））的编号为No.214699的资助。
技术领域
本发明涉及一种用于利用多通道的听力系统来定位音频源的方法。此外，本发明还涉及一种对应的带有多个输入通道的多通道的听力系统，尤其是还涉及一种双耳听力系统。双耳听力系统在这里被理解为一种可以用来为使用者的双耳提供声音的系统。特别是被理解为一种双耳助听器系统，其中使用者在两个耳朵上佩戴了为各自耳朵传声的助听器。
背景技术
助听器是为听力差的人提供声音的便携式听力装置。为了迎合多种个性化的需要，提供了助听器的不同结构形式，如耳后助听器（Hinter-dem-Ohr-Hoergeraete,HdO）、具有外部听筒的助听器（RIC：receiver in the canal）和耳内式助听器（In-dem-Ohr-Hoergeraete,IdO），例如还有外耳式助听器或耳道式助听器（Kanal-Hoergeraete,ITE,CIC）。这些示例性解释的助听器佩戴在外耳上或者耳道内。此外，市场上还提供了骨传导助听器、可植入式助听器或振感助听器。在此，对受到损伤的听力或者通过机械或者通过电进行刺激。
助听器原则上具有作为基本部件的输入转换器、放大器以及输出转换器。输入转换器通常是一种声音接收器（例如麦克风）和/或电磁接收器（例如感应线圈）。输出转换器大多作为电声转换器（例如微型扬声器）或者作为电子机械转换器（例如骨传导耳机）实现。放大器通常被集成到信号处理单元中。在图1中以耳后助听器为例示出这种原理结构。在用于配戴在耳后的助听器外壳1内，安装一个或者多个麦克风2，用于接收来自环境的声音。同样被集成在助听器外壳1中的信号处理单元3处理麦克风信号并将其放大。信号处理单元3的输出信号被传输到一个输出声音信号的扬声器或听筒4上。声音必要时通过一个采用耳塑件固定在耳道内的传声软管传递到助听器佩戴者的鼓膜。助听器的供电和特别是信号处理单元3的供电通过一个同样被集成到助听器外壳1中的电池5进行。
一般地，计算机支持的情景分析系统（CASA:Computational Scene AnalysisSystem）通过对当前声源的以及优选地也对当前环境的空间定位和分类，实现了对当前情景的描述。为了直观起见，这里描述所谓“鸡尾酒会问题（Party-Cocktail problem）”。多个交谈的发音者产生了一种背景谈话噪声，两个人靠近观察者地交谈（定向的声音），某些音乐来自于另一个方向并且产生某种空间回响效应。类似于人类听觉能够定位并区分出不同的音频源，CASA系统试图按照类似的方式来模仿该功能，使得至少可以从声音混合中定位并分类每个声源（例如，说话、音乐、干扰噪声，等）。与此相关的信息不仅对于助听器程序选择是宝贵的，而且例如对于所谓波束形成器（Beamformer）（空间滤波器）也是宝贵的，该波束形成器可以在所希望的方向上偏转，以便放大对于助听器携带者的所希望的信号。
通常的CASA系统如下地工作：通过傅里叶变换或者通过类似的变换（例如，小波变换、伽马声调滤波器组，等等），将音频信号变换到时间-频率域（T-F）中。在此，也就是将信号变换到多个短期频谱。
图2示出了这种常规的CASA系统的框图。左助听器的麦克风10的信号以及右助听器的麦克风11的信号，被共同送至滤波器组12，后者进行提到的至T-F域中的变换。然后，在分割单元13中将T-F域中的信号分割成分开的T-F块。这些T-F块是短期频谱，其中，这些块通常在所谓的“T-F起点检测（T-F-Onset-Detektion）”之后开始，即，当信号的频谱超过一定的电平时。通过分析其它特征确定块的长度。这些特征典型地包括偏移量（Offset）和/或相关性。因此，设置了特征提取单元14，其从T-F域中的信号中提取特征。例如，这类特征是两耳时差（ITD）、两耳电平差（ILD）、块互相关、基础频率，等等。可以借助于所估计或者是所提取的特征（ITD、ILD）执行对每个源的定位15。不过，也可以将来自提取单元14的所提取的特征用来控制分割单元13。
在编组单元16中将在分割单元13之后所得到的相对小的块再次组合，以便表达不同的源。为此，对提取单元14所提取的特征进行特征分析17，其结果被用于编组。这样所编组的块被送至分类单元18，利用后者应该识别出，产生一个块组的信号的源是何种类型。该分类的结果以及分析17的特征被用于描述情景19。
然而，按照这种方式对声学情景的描述经常是有错误的。特别是，不容易精确地分开或描述来自一个方向的多个源，因为小的T-F块仅仅包含很少的信息。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题是，在多通道的听力系统中改善对声源的检测和定位。
按照本发明，上述技术问题通过一种用于利用多通道的听力系统来定位至少一个音频源的方法来解决，其中，该方法在该多通道的听力系统的输入信号中检测起源于音频源的、规定种类的信号，并且随后根据所检测的信号定位音频源。
此外，本发明提供了一种带有多个输入通道的多通道的听力系统，包括：检测装置，用于在该多通道的听力系统的输入信号中检测起源于音频源的、规定种类的信号；以及定位装置，用于根据所检测的信号定位音频源。
按照具有优势的方式，在定位之前进行对已知信号分量的检测或者分类。由此，在定位之前可以将信号分量系统地对应于其内容进行组合。信号分量的组合导致关于特定源的信息量提高，使得可以更可靠地进行其定位。
优选地，在检测中检查输入信号的规定的特征，并且，在以对于该种类的规定强度存在规定的特征的条件下，在输入信号的特定时间窗口中的规定种类的信号视为被检测到。因此，借助于分类进行检测。
规定的特征可以是谐音信号分量或者是共振峰的凸显。由此，尤其可以获得例如关于信号种类“语音”的标志性特征。
按照一种特殊的实施方式，在输入信号中检测规定种类的多个信号，并且按照预定的标准与不同的音频源相关联。由此，例如也可以基于例如浊音（stimmhaften Laute）的基础频率来相互分开不同的说话者。
按照本发明的一种扩展，在定位之前根据所检测的信号从输入信号中滤除信号分量。即，利用检测阶段，来提高待定位的源的有用信号成分。即，滤除或者压制干扰的信号成分。
通过已知的定位算法以及随后积累的统计资料，来进行对音频源的定位。由此可以援引已知的用于定位的方法。
对于定位来说通常需要的是，在双耳听力系统的设备之间交换信号。因为此时在准备阶段已经进行了对相关信号的检测，对于定位来说此时仅仅还需要的是，在双耳听力系统的单个设备之间传输所检测的以及必要时滤波后的信号分量。即，不传输不是针对特殊种类进行所检测的或者没有分类的信号分量，从而显著地减少待传输数据的量。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明，附图中：
图1示出了按照现有技术的助听器的原理略图；
图2示出了已知情景分析系统的框图；
图3示出了按照本发明的系统的框图；以及
图4对于两个分开的声音源示出了图3的系统的不同信号的信号图。
具体实施方式
下面详细描述的实施例构成了本发明的优选实施方式。
本发明的基本思路在于，在第一步骤中对多通道的、尤其是双耳听力系统的输入信号的部分进行检测、滤波，并且在第二步骤中定位对应的源。为了检测，从该输入信号中提取特定的特征，使得可以进行分类。
在图3中示出了按照本发明的（这里是双耳）听力系统的框图。在此，仅仅标出了对于本发明基本的部件。双耳听力系统的其它部件由图1以及对其的描述中给出。按照图3中例子的双耳听力系统包括：在左设备（特别是助听器）中的麦克风20以及另一个在右（听力）设备中的麦克风21。作为替换，也可以选择其它带有多个输入通道的多通道的听力系统，例如，带有多个麦克风的唯一一个助听器。如在图2中的例子中那样，两个麦克风信号通过滤波器组22被变换到时间-频率域（T-F），从而得到双耳总信号的对应的短期频谱。不过，借助于这种滤波器组22也可以将输入信号变换到不同的表示。
滤波器组22的输出信号被送至特征提取单元23。特征提取单元23的功能在于，估计如下的特征，即这些特征可以被用于在信号种类之间进行可靠的（基于模型的）检测以及明确的区分。这种特征例如是调和性（谐音信号分量的强度）、信号分量的起始特性、浊音的基础频率（音调），以及自然也包括选择多个这种特征。
基于特征提取单元23所提取的特征，检测单元24试图在例如T-F域中从滤波器组22的信号中检测以及提取（孤立）已知的信号分量。例如，如果希望估计一个或多个说话者的方向，则所寻找的信号分量可以是元音。为了检测元音，系统可以寻找具有较高的调和性（即凸显的谐音）和特定的共振峰结构的信号分量。不过，元音检测是一种启发式的以及不可靠的途径，而通用的CASA系统应该也能够检测其它种类作为语音。因此，要采用一种在监视的学习和尽可能优化的特性提取基础上的理论上的途径。
检测块24的首要目标不是检测特殊的信号分量的每次出现，而是仅仅识别能够被可靠地检测的信号分量。如果个别的块不能通过系统被相关联，则总是还可以关联其它的。与此相反，对信号的错误检测则降低了随后信号块的说服力。
在按照本发明算法的下一步骤中进行判决控制的滤波25（DDF：DecisionDirected Filtering）。将所检测的信号从信号混合中滤除，以便增加后面处理块（这里是定位）的效率。例如，可以再次考虑对在语音信号中元音的检测。如果检测到了元音，则可以例如利用其所估计的共振峰结构，来滤除在该共振峰结构外部记录的不希望的干扰。
在该算法的最后步骤中，在滤波25所提取的信号分量的基础上进行一种可自由选择的定位方法26。然后，将信号源的位置连同合适的种类用于描述声学情景27。该定位例如可以通过简单的积累的统计资料28或者通过采用高度开发的途径（例如在围绕听筒的空间中跟踪每个源）来进行。
与其它算法相比，本发明方法的最显著的优点是，不需要解决编组特定T-F值或块的问题（类似于盲源分离的已知问题）。即使由现有技术所公知的系统多有不同（特征的数量以及不同的编组途径），所有这些系统基本上具有相同的限制。一旦T-F块通过固定的判决规则相互孤立，则必须将它们再次一起编组。但是，在单个小的块中的信息通常对于在实际情形中的编组来说是不充分的。与此相反，按照本发明的途径则由于利用了整个频率范围（而不是仅仅个别频率或个别的频带）而允许高精度的单个源定位。
所建议的系统的另一个值得提及的特性是，在相同方向上也可以检测和定位多个源的能力，如果这些源属于不同的种类的话。例如，可以将具有相同DOA（Direction ofArrival，到达方向）的一个音乐源以及一个语音源正确地识别为按照两个种类的两个信号。
此外，可以利用说话者识别块来扩展按照本发明的系统，使得可以跟踪所希望的信号。实际的用途可以例如是，定位并且识别所希望的源（例如，主导的说话者或者一个由助听器佩带者所选择的语音源）。于是，如果该源在空间中移动，则助听器系统自动地跟踪其位置并且可以例如将波束形成器偏转到新的方向。
按照本发明的算法必要时还可以减少在左和右助听器（无线连接）之间的数据率。即，如果为了定位，在助听器之间仅仅传输左和右信号的所检测的部分（或者甚至仅仅是它们的代表），则需要传输比在完整的信号传输中显著地更少的数据。
按照本发明的算法允许按照高的空间分辨率连同其分类来定位同时的声学源。为了说明该新途径的效率，在图4中示出了在完整的声学情景中定位元音。该情景如下：语音源按照方向出现并且具有功率P=-25dB。音乐源位于处并且具有功率P=-25dB。此外，存在带有功率P=-27dB的扩散语音噪声以及带有功率P=-70dB的高斯噪声。在图4的图示中，向上标绘了强度或者功率并且向右标绘了以度为单位的角度，图中基本上可以确定两个信号峰，它们表示了两个信号源（语音源和音乐源）。曲线I示出了在滤波器组22（参见图3）之后在整个频谱上的输入信号。该信号在此还没有被进一步处理。曲线II示出了在通过检测单元24（参见图3）检测元音之后的信号。最后，曲线III代表了在滤波单元25（同样参见图3）之后的定位结果，其中，采用了已知的理想的共振峰掩模。即，对应于曲线III可以明确地定位语音源。
可以修改按照本发明的算法。例如，对信号以及其源不仅进行定位和分类，而且也可以将对应的信息反馈到分类检测器24中，从而可以迭代地改善该定位结果。不过，也可以将该反馈用于跟踪源。此外，可以将该途径用于确定头部转动。在此，可以单独地使用该系统，或者作为带有加速度计的物理的头部运动检测系统的一部分来使用。
该系统的另一种修改可以是，将对所希望的信号的估计方向（DOA）用于控制在检测器之前的波束形成器，以便改善整个系统的效率。
上面说明的例子涉及语音源的定位。不过，所建议的系统也可以检测其它种类的信号。为了检测和分类不同的信号，必须采用信号的不同的特征以及必要时不同的表示。例如，如果希望检测音乐信号，则必须利用不同的乐器来训练该系统，并且必须采用合适的检测器。
本发明系统的原理首先是作为用于助听器的算法实现的。不过，应用并不限于助听器。而是，也可以将这种方法应用于盲人的导航系统，以便例如在公共场所处定位特定噪声，或者在另外的应用中通过声学途径在大的机器中找出有故障的部件。
参考标记清单
1 助听器外壳
2 麦克风
3 信号处理单元
4 扬声器或听筒
5 电池
10 麦克风
11 麦克风
12 滤波器组
13 分割单元
14 特征提取单元
15 定位
16 编组单元
17 分析
18 分类单元
19 情景
20 麦克风
21 麦克风
22 滤波器组
23 特征提取单元
24 检测单元
25 滤波
26 定位方法
27 情景
28 统计资料
I,II,III 曲线
Claims (8)
1.一种用于利用多通道的听力系统来定位至少一个音频源的方法，
其特征在于，
-在该多通道的听力系统的输入信号(I)中检测(24)起源于所述音频源的、规定种类的信号，并且
-随后根据所检测的信号(II)定位(26)所述音频源，
-其中，在检测中检查输入信号(I)的规定的特征，并且，在以对于该种类的规定强度存在规定的特征的条件下，在输入信号中的该规定种类的信号视为被检测到，并且
-其中，在定位(26)之前根据所检测的信号(II)从输入信号中滤除干扰的信号成分。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述规定的特征是谐音信号分量或者是共振峰。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述规定种类是“语音”。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在输入信号中检测规定种类的多个信号，并且按照预定的标准与不同的音频源相关联。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述不同的音频源是多个说话者。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，利用定位算法通过积累的统计资料(28)来进行定位(26)。
7.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，所述多通道的听力系统是双耳听力系统，并且，为了定位(26)，在双耳听力系统的单个设备之间仅仅传输输入信号的所检测的信号分量。
8.一种带有多个输入通道的多通道的听力系统，
其特征在于，
-检测装置，用于在该多通道的听力系统的输入信号(I)中检测(24)起源于音频源的、规定种类的信号；其中，在检测中检查输入信号(I)的规定的特征，并且，在以对于该种类的规定强度存在规定的特征的条件下，在输入信号中的该规定种类的信号视为被检测到，以及
-定位装置，用于根据所检测的信号(II)定位(26)所述音频源，其中，在定位(26)之前根据所检测的信号(II)从输入信号中滤除干扰的信号成分。
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