CN105706466B - 具有概率性的听力损失补偿的助听器 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种助听器，其包括：用于响应声音提供音频信号的输入换能器；用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型；以及概率性听力损失补偿器，配置成：根据听力损失模型以将听力损失恢复到正常听力的方式将音频信号处理为听力损失补偿音频信号。

Description

具有概率性的听力损失补偿的助听器
技术领域
本文所述的实施例涉及新的助听器，其配置成根据预定的听力损 失模型来执行概率听力损失补偿。
背景技术
存在三种主要类型的听力损失：
■传导性听力损失，其当外耳道至耳膜和中耳的小骨(听小骨) 不能有效地传导声音使得声音不能到达内耳、耳蜗时存在。
■感觉神经性听力损失，其当内耳(耳蜗)或从耳蜗向大脑中的 听力中心或大脑发送脉冲的神经受到损伤时存在。感觉神经性 听力损失的最常见原因是耳蜗中的毛细胞受损。
■混合性听力损失，其是上述两种类型的听力损失的组合。
通常情况下，承受感觉神经性听力损失的听力受损的人会遇到听 力灵敏度的损失，这种听力灵敏度损失是在耳朵处是1)频率依赖的 和2)依赖于声音的响度。
因此，听力受损的人可能能够听到某些频率，例如，听力正常的 人也能够听到的低频，而其它频率也听不到。通常情况下，听力受损 的人在高频遇到听力灵敏度的损失。
在减少灵敏度的频率，听力受损的人往往能够听到听力正常的人 也能听到的大的声音，但是不能像听力正常的人一样听到具有相同灵 敏度的柔和声音。因此，听力受损的人遭受动态范围的损失。
发明内容
动态范围压缩器可用于助听器，其将到达听力受损的人的耳朵的 声音的动态范围压缩以匹配所讨论的人的残留动态范围。听力受损的 人的动态范围损失的程度可能在不同的频段是不同的。
输入输出压缩器传递函数的斜率被称为压缩比。人所需的压缩比 在整个输入功率范围内可能不是恒定的，即，压缩器特性通常具有一 或多个拐点。
因此，动态范围压缩器可配置成在不同频段中以不同方式执行， 从而考虑所讨论的人的听力损失的频率相关性。此类多频段或多频段 压缩器将输入信号分成两个或两个以上的频段或频道然后分别压缩每 个频段或频道。压缩器的参数，诸如压缩比、拐点的位置、上升时间 常数、释放时间常数等可在每个频段是不同的。
根据公认的拟合规则并基于经确定用于人的听力阈值，通过调节 压缩器参数，动态范围压缩器拟合人的听力损失。
拟合规则可能不能通过动态范围压缩器旨在补偿的听力损失的数 学或算法描述来激发，因此，例如时间常数必须根据经验法则来设定。
在缺乏实际听力损失的正确描述时，压缩器的听力损失的性能评 估可能是困难的。
实际上，用于听力损失补偿的动态范围压缩器算法的对比评估几 乎完全基于主观测试。
存在基于听力损失的正确数学描述的听力损失补偿的新方法的需 要。此类方法可以基于促进听力损失补偿方法的主观测试彼此比较以 及和其它的听力损失补偿方法比较。
听力损失补偿的新方法的目标是根据所选的听力损失模型执行概 率性的听力损失补偿。
根据新方法，到达听力受损的人的耳道的声信号根据听力损失模 型以人的听觉系统获得与听力正常的人的听觉系统相同聆听结果的方 式来处理。
因此，提供听力损失补偿的新方法，其包括响应于声音提供音频 信号的步骤，
提供用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模 型，
根据听力损失模型以听力损失被补偿至正常听力的方式将音频信 号概率性地处理为听力损失补偿音频信号。
此外，提供新的助听器，包括
输入换能器响应于声音提供音频信号，
用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型，
概率性的听力损失补偿器，其配置成根据听力损失模型以听力损 失被恢复至正常听力的方式将音频信号处理为听力损失补偿音频信 号，以及优选地
输出换能器，其用于将听力损失补偿音频信号转换至音频输出信 号，诸如可以被人的听觉系统收到的声音输出信号、植入的换能器信 号等。
例如，助听器的主要目的是恢复响度，使得当被正常聆听者感知 时所收到的信号的响度将与用于听力受损聆听者的已处理信号的感知 响度相匹配。
同样，听力损失模型可建模光谱功率模式、听力受损的人的语音 清晰度或所讨论的听力受损的人的听力损失的特征的任何组合。
听力损失模型可以是如Patrick M.Zurek和Joseph G.Desloge在 2007年的60(7)期的《听力杂志》“Hearing loss and prosthesis simulation in audiology(听力损失和听力人工仿真)”，Brian Moore和Brian Glasberg在《美国声学学报》94(4)，2050-2062的“Simulation of the effects of loudness recruitment and threshold elevation ofthe intelligibility of speech in quiet and in background of speech(响度募集的效果的仿真 以及语音清晰度在安静和语音背景中的阈值升高)”，J.Chalupper和 H.Fastl在2000年的ICASSP’00论文集《声学、语音和信号处理》的 “Simulation of hearingimpairment based on the Fourier time transformation(基于傅里叶时间变换的听力障碍仿真)”等中所公开 的Zurek模型。
术语“概率性的”是指被称为“概率论”的明确定义的数学框架， 参见，例如，英国剑桥和纽约的剑桥大学出版社在2003年的E.T. Jaynes的《概率论：科学逻辑》。也参见巴尔的摩的约翰霍普金斯大 学出版社在2001年的R.T.Cox的《概率推理代数》。
设计听力损失补偿算法的概率方法不同于熟知的非概率方法，即， 确定性方法。
概率方法也被称为贝叶斯方法。
根据本公开设计听力损失补偿算法的概率方法或补偿器是结合了 通过听力损失补偿算法或补偿器来补偿的听力损失模型的逆设计方 法。贝叶斯技术，即利用概率论的规则，允许自动计算所需的听力损 失补偿。因此，作为自动数学过程的贝叶斯反演导致构成听力损失补 偿算法或补偿器的逆听力损失模型：推断逆算法或电路的过程被称为 概率理论中的“概率推理”或简称为“推理”。
根据本公开，贝叶斯推理第一次被用于实时执行听力损失补偿的 助听器。
因此，概率补偿器可包含基于贝叶斯推理的算法。
概率补偿器可以是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动 贝叶斯卡尔曼滤波器、粒子滤波器或无损卡尔曼滤波器等。非线性卡 尔曼滤波器是例如在2009年的美国纽约的Wiley-lnterscience电子期刊 中由J.V.Candy在“Bayesian Signal Processing：Classical，Modern and Particle Filtering Methods(贝叶斯信号处理：古典、现代和粒子滤波方 法)”中所公开的。
有利的是，概率方法或贝叶斯方法，考虑到由系统噪声和观测噪 声引起的不确定性。根据概率方法，变量或参数可以通过概率分布来 定义，例如，由系统噪声和/或观测噪声引起。
音频信号的信号电平可被计算为音频信号的平均值，诸如均方根 值、平均振幅值、峰值、包络值等。
往往，人的听力损失作为频率的函数而变化。因此，根据新方法 例如在新的助听器中的信号处理可针对不同的频率以不同的方式执 行，从而考虑所讨论的人的听力损失的频率相关性。
在新的助听器中，音频信号可以被划分(例如，使用电路)为两 个或更多个频段或频率声道，并且每个频段或频率声道可单独处理。
新的助听器可形成包括两个助听器的新的双耳助听器系统的一部 分，其中一个旨在用于补偿人的左耳的听力损失，以及另一个旨在用 于补偿人的右耳的听力损失。两个助听器可根据新的方法进行操作。
听力损失补偿的新概率方法具有以下优点：
■预定的听力损失模型形成了信号处理算法的一部分，
■自动推理任何给定的听力损失模型的听力损失补偿增益，
■时间常数，即作为概率分布的逆方差的正确描述，
■允许听力损失模型的概率描述。原则上，个别模型与“平均组” 模型相关的分级听力损失模型变得容易，
■学习听力损失补偿变得容易，
■提供用于听力损失补偿算法的正确评估框架。
换能器是将在一种能量形式的信号转换成对应的在另一种能量形 式的信号的装置。
输入换能器可包括麦克风，其将到达麦克风的声信号转换为对应 的模拟音频信号，其中，音频信号的瞬时电压随着声信号的声压而连 续变化。优选地，输入换能器包括麦克风。
输入换能器还可包括拾音线圈，其将在拾音线圈中的磁场转换成 对应的模拟音频信号，其中，所述音频信号的瞬时电压随着在所述拾 音线圈的磁场强度而连续变化。拾音线圈可被用于增加来自定址在公 共场所，例如在教堂、礼堂、剧院、电影院等的一些人的扬声器，或 通过诸如在火车站、机场、商场等的公共广播系统的语音的信噪比。 来自扬声器的语音被转换为带有感应圈系统(也称为“听力圈”)的 磁场，并且拾音线圈用于磁性地拾取磁性发送的语音信号。
输入换能器还可包括至少两个间隔开的麦克风，以及波束形成器， 其配置成用于将至少两个间隔开的麦克风的麦克风输出信号组合为定 向麦克风信号。
输入换能器可包括一个或多个麦克风和拾音线圈和开关，例如， 所述开关用于单独地或以任何组合选择全向麦克风信号或定向麦克风 信号或拾音线圈信号以作为音频信号。
通常，模拟音频信号适于在模拟-数字转换器中被转换为对应的数 字音频信号来进行数字信号处理，由此，所述模拟音频信号的幅值由 二进制数表示。以这种方式，以数字值的序列的形式的离散时间和离 散幅值的数字音频信号表示连续时间和连续幅值的模拟音频信号。
在整个本公开中，“音频信号”可被用于识别任何模拟或数字信 号，其形成从输入换能器的输出端到处理器的输入端的信号路径的一 部分。
在整个本公开中，“听力损失补偿音频信号”可被用于识别任何 模拟或数字信号，其形成从信号处理器的输出端到输出换能器的输入 端的信号路径的一部分。
新助听器中的信号处理可通过专用硬件来执行或可在一或多个信 号处理器中执行，或在专用硬件和一或多个信号处理器的组合中执行。
如本文所使用，术语“处理器”、“信号处理器”、“控制器”、 “系统”等意在指CPU相关的实体或者是硬件、硬件和软件的组合、 软件或者在执行中的软件中的任一种。
例如，术语“处理器”、“信号处理器”、“控制器”、“系统” 等可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文 件、执行线程和/或程序。
借助说明，术语“处理器”、“信号处理器”、“控制器”、“系 统”等指定在处理器和硬件处理器这两者上运行的应用。一或多个“处 理器”、“信号处理器”、“控制器”、“系统”等或它们的任何组 合可以驻留在进程和/或执行线程内，并且一或多个“处理器”、“信 号处理器”、“控制器”、“系统”等或它们的任何组合可位于一个 硬件处理器上，可能位于与其它硬件电路的组合中，和/或分布在两个 或两个以上硬件处理器之间，可能分布在与其他硬件电路的组合中。
而且，处理器(或类似术语)可以是能够执行信号处理的任何组 件或各组件的任何组合。例如，信号处理器可以是ASIC处理器、FPGA 处理器、通用处理器、微处理器、电路组件或集成电路。
助听器包括：用于响应声音提供音频信号的输入换能器；用于根 据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型；以及配置成 以根据听力损失模型将听力损失恢复到正常听力的方式将音频信号处 理为听力损失补偿音频信号的概率性听力损失补偿器。
可选地，听力损失涉及频谱功率、响度、语音接收阈值以及音乐 质量中的至少一个。
可选地，概率性听力损失补偿器配置成基于贝叶斯推理来操作。
可选地，概率性听力损失补偿器包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼 滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤波器、无损卡尔曼滤波器或粒子滤 波器。
可选地，听力损失模型基于Zurek模型。
可选地，音频信号的信号电平包括音频信号的平均值、音频信号 的均方根值、音频信号的平均振幅值、音频信号的峰值或音频信号的 包络值。
可选地，概率性听力损失补偿器配置成以使用递归技术来确定增 益。
可选地，概率性听力损失补偿器配置成基于听力损失模型来确定 增益。
可选地，概率性听力损失补偿器配置成以使用包括递归技术的卡 尔曼滤波原理来确定增益。
听力损失补偿的方法包括：提供用于响应声音的音频信号；提供 用于根据音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型；以及 根据听力损失模型以将听力损失恢复到正常听力的方式将音频信号概 率性地处理为听力损失补偿音频信号。
可选地，听力损失涉及频谱功率、响度、语音接收阈值以及音乐 质量中的至少一个。
可选地，概率性处理基于贝叶斯推理来执行。
可选地，概率性处理使用概率性补偿器来执行，所述概率性补偿 器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤波 器、无损卡尔曼滤波器或粒子滤波器。
可选地，概率性处理包括使用递归技术来确定增益。
可选地，概率性处理包括使用包括递归技术的卡尔曼滤波原理来 确定增益。
其它和进一步的方面和特征将通过阅读下面的详细描述而显而易 见。
附图说明
附图示出实施例的设计和应用，其中，同样的元件由公用的附图 标号指定。这些附图可以或可以不按比例绘制。为了更好地理解如何 获得上述和其它优点和目的，将提供在附图中示出的所述实施例的更 具体的描述。这些附图仅描绘示例性实施例，并且因此不应认为是对 权利要求的范围的限制。
下面参考附图来详细解释本发明的新方法和助听器，其中：
图1示出作为频率的函数的人的正常听力听觉阈值水平的曲线 图，
图2示出作为频率的函数的人的听力损失阈值和需求阈值的示例 性曲线图，
图3示出Zurek听力损失模型的输入-输出传递函数的曲线图，
图4示出概率性预测模型的框图，
图5示出基于Zurek听力损失模型的增益计算的曲线图，
图6示出基于更改的Zurek听力损失模型的增益计算的曲线图，
图7示出概率性听力损失补偿器的框图，
图8示出根据新方法操作的助听器的框图，以及
图9示出带有概率性听力损失补偿器的助听器的框图。
具体实施方式
在下文中，参考附图来描述各个实施例。还应当指出，附图仅旨 在方便描述所述实施例。所述实施例并不旨在作为本发明的详尽描述 或作为本发明的范围的限制。此外，所述实施例不需要具有所示的所 有方面或优点。结合特定实施例描述的方面或优点并不一定局限于该 实施例，而是可以在任何其它实施例中实施，即使未如图所示的实施 例。
在下面示出新方法和助听器的各个示例。不过，根据附属权利要 求的所述新方法和助听器可以以不同形式实施，并且不应理解为本文 阐述的示例是限制性的。
听力损失模型
图1示出作为频率的函数的人的正常听力听觉阈值水平的曲线图 10。人类能够听到从约20Hz到约20kHz的频率范围内的声音。
下面的曲线20示出听力阈值，即，人的听觉系统可以检测出的最 低声压电平。低于所述下面的曲线的声压电平不能被具有正常听力的 人听见。
上面的曲线30示出上限舒适度或痛苦阈值，即，人能够聆听而不 会感觉痛苦或不舒适的最高声压电平。
在听力阈值20和痛苦阈值30之间的范围是根据频率而改变的正 常听力40的动态范围。
不同的听力损失模型可经设置用于相应类型的听力损失。
为易于理解，在下文中，公开与特定听力损失模型相关的听力损 失补偿的新方法，所述听力损失模型由Patrick M Zurek和Joseph G Desloge在2007年的60(7)期的《听力杂志》“Hearing loss and prosthesis simulation in audiology(听力损失和听力人工仿真)”中提出，在下面 表示为Zurek模型。不过，很显然，其它的听力损失模型可在所述新 方法中替代所述Zurek模型。
图2示出通过Zurek模型建模的听力损失。图2示出作为频率的 函数的四个听力听觉阈值水平的曲线图50。如图1所示的正常听力的 阈值在图2中以虚曲线20、30绘出。第二最低阈值60是听力受损的 人的听力阈值。听力受损的人不能听见低于第二最低曲线60的声音。 在最低曲线20和第二最低曲线60之间的范围表示听力受损的人丢失 的动态范围70。
第二最高曲线80是需求阈值。听力受损的人像具有正常听力一样 听见在需求阈值(requirement threshold)80上面的声音。
图3示出在听力阈值110为L＝70dB HL和需求阈值120为R＝90 dB HL的具体频率范围内的对应Zurek听力损失模型的输入-输出传递 函数的曲线图100。
根据这个听力损失模型，听力感觉电平f，即，相对于听力阈值的 声音电平以dB为单位给出为：
其中，x是以dB HL为单位的输入声音电平。
概率性听力损失方法
在下文中，公开关于响度恢复的听力损失补偿的新方法；不过， 很显然，听力损失可以以其它方式表征，例如，通过语音接收阈值、 响度和语音接收阈值的组合等以恢复到正常的听力，由此根据所选的 听力损失模型的人的听觉系统获得与听力正常的人的听觉系统相同的 聆听结果。
对于任何听力损失模型在频段w的响度恢复，对输入信号应用增 益gw是可取的，以便听力受损的人所感知的响度被恢复至如听力正常 的人所感知的响度：
fHL(yw+gw)～yw (2)
其中，
yw是在频段w内以dB为单位的音频信号电平，
gw是在频段w内以dB为单位的估算增益，
fHL(·)是听力损失模型。
为简化起见，频段下标w在下面的方程式中省略。
图4示出根据新方法形成的预测模型400的框图。所示的预测模 型400具有状态转移部分410和观测部分420，并且该模型基于音频 信号电平yt430和人的听力模型fHL440计算增益。
图4示出在单频段或声道中的处理。所示的单频段可构成单频段 概率性听力损失补偿器的整个频段；或，所示的单频段可构成多频段 概率性听力损失补偿器的多个频段的一个独立的频段。
快速改变的增益对声音质量产生不良的影响，因此，不是所期望 的。
因此定义所述预测模型如下：
gt＝gt-1+wt (3)
其中，t是离散时间指数，g是所提供的以dB为单位的增益，以 及wt是通过白高斯噪声-wt～N(0,St)建模的过程噪声，其中，St是过 程噪声的方差(可能随时间变化)。
所估算的增益gt基于观测模型来更新。如上面关于方程式(1)所 提及的，听力受损的人期望感受类似于听力正常的人的响度。
因此，在fHL(yt+gt)和yt之间的差异被观测为零均值噪声过程：
yt＝fHL(yt+gt)+vt (4)
其中，vt是通过白高斯噪声-vt～N(0，Qt)建模的观测噪声，其中，Qt是与听力噪声模型有关的观测噪声建模不确定性的方差(可能随时间 改变)。
作为示例，我们将稳态增益计算为Zurek的听力损失模型的输入 功率的函数。方程式(2)被应用于Zurek听力损失模型：
fZurek(y+g)＝y→ (5)
在Zurek模型中，参见图3，为了将响度恢复至正常听力的响度， 具有声音电平在正常听力阈值和需求阈值之间的声音必须被压缩为在 受损听力阈值和需求阈值之间的声音电平。
在x≥L时，Zurek的模型fZurek(x)是一对一函数，以及fZurek(x)≥0。
因此，对于x≥L：
以及
其中，x是以dB HL为单位的声音电平；L是人的听力阈值，以及R 是以dB HL为单位的人的需求阈值。
图5是基于Zurek的听力损失模型的增益对稳态增益的曲线的曲 线图450。如图所示，恢复正常响度感知所需的增益460作为从在0dB 听力电平的L dB到在需求阈值R的0dB的听力电平(dB HL)的函 数线性减少，压缩阈值是0dB HL以及压缩比是R/(R-L)。
根据Zurek的听力损失模型，在输入声音听力电平大于需求阈值 R时，人几乎能像听力正常的人一样听见，并因此，所提供的在需求 阈值之上的增益应当为0dB。
如图5所示的增益-输入曲线460根据Zurek的听力损失模型将响 度恢复至正常，但实际上，在低信号的大增益很可能导致反馈并且也 会放大人不想听见的噪声。而且，大的增益变化很可能在对信号波形 造成不良失真的低信号电平处遇到。
因此，优选的是将图5的增益-输入曲线460更改为如图6所示的 增益-输入曲线200，其中，所述增益在低于所选的压缩阈值C的αL dB 保持常数。
压缩阈值C可在助听器对人的拟合期间确定。
如图6所示的增益-输入曲线470给出如下：
其中，x是以dB HL为单位的输入信号电平。
方程式(9)被代入方程式(2)中，由此
其中，x是以dB HL为单位的输入声音电平。L和R分别表示以dB HL 为单位的听力阈值和需求阈值，α∈[0，1]和C是以dB HL为单位的 压缩阈值，以及是所述模型的压缩比。
概率性听力损失补偿器
图7示出根据新方法操作的概率性听力损失补偿器500的框图。
图7示出在单频段或声道w中的处理。所示的单频段w可构成单 频段概率性听力损失补偿器的整个频段；或，所示的单频段w可构成 多频段概率性听力损失补偿器的多个频段的一个独立的频段。
在多频段概率性听力损失补偿器中，频段w可具有相同带宽，或 所述频段中的一些或全部可具有不同的带宽。改变的带宽可例如由频 率扭曲引起。
所示的概率性听力损失补偿器具有听力损失模型fhl510和扩展卡 尔曼滤波器Kt520，其用于确定应用于相应频段w的增益。
在下文中，假设所述系统构成被高斯噪声干扰的动态系统；不过， 需要指出，任何类型的卡尔曼滤波器可用作图7中的Kt520，诸如卡尔 曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤波器、无损 滤波器或粒子滤波器等，可参考卡尔曼滤波器的大量文献。
同样，Zurek模型用在所示示例中；不过，需要指出，任何听力 损失模型可用作图7中的听力损失模型fhl510。
为了推断在所选频段w中的随时间改变的增益gt，我们首先描述 生成概率性模型的问题：
gt＝gt-1+wt，
yt＝fhl(yt+gt)+vt，
wt～N(0,St)，
vt～N(0,Qt)
其中，gt是根据听力损失模型fhl510补偿听力损失的增益，yt是以dB SPL为单位的输入信号电平，wt是系统噪声，以及vt是观测噪声。
生成模型可通过贝叶斯推理反演。在模型fhl是非线性模型的情况 下，由扩展卡尔曼滤波器的贝叶斯推理产生下列方程式：
在另一示例和假设所述系统是被高斯噪声干扰的线性动态系统， 常规的卡尔曼滤波器可更新所述增益。在此情况下，Ft将指的是听力 损失模型的线性传递函数。
图8是根据听力损失补偿的新方法操作的新数字助听器800的简 化框图。助听器800包括输入换能器810，优选地，是麦克风，其用 于提供至模拟-数字(A/D)变换器830的音频信号820输入，所述A/D 变换器响应于在输入换能器810收到的声音信号而提供数字音频信号 840，信号处理器850，例如，数字信号处理器或DSP，其配置成根据 听力损失补偿的新方法将数字音频信号840处理为听力损失补偿输出 信号860，数字-模拟(D/A)变换器870，其用于将数字信号860转换 为对应的模拟输出信号880，以及输出换能器890，优选地是接收器 890，其用于将模拟输出信号880转换为向人的耳膜传输的声输出信 号。
图9更详细示出信号处理器850的部分，即示例性多频段概率性 听力损失补偿器850。在所示示例中，多频段概率性听力损失补偿器 850具有K+1频段，以及K可以是大于或等于1的整数。
所示的多频段概率性听力损失补偿器850具有用于从A/D变换器 830接收数字输入信号910的数字输入端，以及执行频率相关的听力 损失的补偿的多频段放大器920。多频段放大器920向其频段0、1、...、 K中的每个频段中的相应信号X0、X1、...、XK应用适当的增益G0、 G1、...、GK以补偿频率相关的听力损失。每个频段的放大信号G0X0、 G1X1、...、GKXK在加法器930中一起相加以形成输出信号940。
一般来说，概率性听力损失补偿可在不同的频段单独发生。各个 概率性听力损失补偿器可具有不同数量的频段和/或具有不同带宽和/ 或分频点的频段。
如图9所示的多频段概率性听力损失补偿器850是将数字输入信 号划分为扭曲频段0、1、2、...、K的扭曲多频段概率性听力损失补偿 器850。
非扭曲FFT 950利用提供允许调节分频点的频率扭曲的一阶全通 滤波器对抽头延迟线960操作，非扭曲FFT 950根据人的听力障碍进 行调节以提供所期望的响应。
多频段概率性听力损失补偿器850还包括多频段信号电平检测器 970，其用于分别确定每个相应频段信号X0、X1、...、XK的信号电平 S0、S1、...、SK。如图6和8所详细示出的，信号电平检测器970的输 出S0、S1、...、SK提供给概率性听力损失补偿器850的相应卡尔曼滤 波器580，以用于确定被多频段放大器920应用于相应频段的信号X0、 X1、...、XK的概率性听力损失补偿频段增益G0、G1、...、Gk。
多频段信号电平检测器970计算在每个扭曲频段中的音频信号的 平均值，诸如均方根值、平均振幅值、峰值、包络值，例如由峰值检 测器等所确定的值。
多频段信号电平检测器970可计算音频信号的运行平均值；或对 采样块操作。优选地，多频段信号电平检测器对采样块操作，由此降 低所需的处理器功率。
针对采样块逐批计算和应用概率性听力损失补偿器的增益输出 G0、G1、...、GK，由此减少所需的处理器功率。在概率性听力损失补 偿器对信号采样块操作时，概率性听力损失补偿器增益控制单元980 在比所述系统的其它部分更低的采样频率操作。这意味着概率性听力 损失补偿器增益仅改变每第N个采样，其中，N是所述块中的采样的 编号。通过快速改变在概率性听力损失补偿器增益控制单元980的增 益输出端的增益值引起的可能的伪迹(artefact)被低通滤波器990抑 制以用于平滑在块边界的增益变化。
虽然已示出和描述特定的实施例，但是应当理解，它们并不旨在 限制要求保护的本发明，并且对于本领域的技术人员来说，在不脱离 要求保护的本发明的实质和范围的情况下，可进行各种变化和更改将 是显而易见的。因此，说明书和附图应视作是示例性的，而不是限制 性的。要求保护的本发明旨在涵盖另选的、更改和等效的替代方案。

Claims (20)

1.一种助听器，包括：
输入换能器，用于响应于声音提供音频信号；
听力损失模型，用于根据所述音频信号的信号电平来计算听力损失；以及
概率性听力损失补偿器，配置成：根据所述听力损失模型以所述听力损失被恢复至正常听力的方式将所述音频信号处理为听力损失补偿音频信号，其中所述概率性听力损失补偿器配置成在使用者正常使用助听器期间概率性地处理所述音频信号，并且所述概率性听力损失补偿器包括被配置成为加法器提供输入的滤波器。
2.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述听力损失涉及频谱功率、响度、语音接收阈值以及音乐质量中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器配置成执行响度恢复、语音接收阈值恢复、和组合的响度和语音接收阈值恢复中的一个。
4.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器配置成基于贝叶斯推理来操作。
5.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器包括卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤波器、无损卡尔曼滤波器或粒子滤波器。
6.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述听力损失模型基于Zurek模型。
7.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述音频信号的信号电平包括所述音频信号的平均值、所述音频信号的均方根值、所述音频信号的平均振幅值或者所述音频信号的峰值或所述音频信号的包络值。
8.根据权利要求1所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器配置成使用递归技术来确定增益。
9.根据权利要求8所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器配置成针对采样块逐批确定所述增益。
10.根据权利要求9所述的助听器，还包括：
低通滤波器，用于对由所述概率性听力损失补偿器提供的所述增益进行低通滤波，以用于平滑在块边界的增益变化。
11.根据权利要求7所述的助听器，其中，所述概率性听力损失补偿器配置成使用包括递归技术的卡尔曼滤波原理来确定增益。
12.根据权利要求1-11中的任一项所述的助听器，其中，所述音频信号被划分为多个频段，以用于在每个频段单独处理所述音频信号。
13.根据权利要求12所述的助听器，其中，所述音频信号被划分为多个扭曲频段。
14.一种双耳助听器系统，包括权利要求1-13中的任一项所述的助听器。
15.一种听力损失补偿的方法，包括：
响应于声音提供音频信号；
提供用于根据所述音频信号的信号电平来计算听力损失的听力损失模型；并且
根据所述听力损失模型以所述听力损失被恢复至正常听力的方式将所述音频信号概率性地处理为听力损失补偿音频信号，其中在使用者正常使用助听器期间概率性地处理所述音频信号，并且概率性地处理包括利用滤波器为加法器提供输入。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述听力损失涉及频谱功率、响度、语音接收阈值以及音乐质量中的至少一个。
17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述概率性处理基于贝叶斯推断来执行。
18.根据权利要求15所述的方法，其中，所述概率性处理使用概率性补偿器来执行，所述概率性补偿器是卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、在线变动贝叶斯卡尔曼滤波器、无损卡尔曼滤波器或粒子滤波器。
19.根据权利要求15所述的方法，其中，所述概率性处理包括使用递归技术来确定增益。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，所述概率性处理包括使用包括所述递归技术的卡尔曼滤波原理来确定所述增益。
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