CN110166917B - 用于调整听力系统的参数的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于调整包括助听设备(3)和与该助听设备分开的通信设备(5)的听力系统(1)的参数的方法，其中用于将助听设备声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)安装在助听设备上，其中借助通信设备的照相机(14)记录用于声学耦合的构件或每个构件的至少一个图像，其中根据所记录的图像或每个图像识别构件或每个构件的产品身份，其中将预先识别的构件或每个构件与声学传输特性曲线(35)相关联，并且其中基于该声学传输特性曲线调整听力系统的参数。本发明还涉及一种听力系统，包括具有用于将助听设备声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件的助听设备，其中可以基于声学传输特性曲线调整听力系统的参数。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于调整具有助听设备和通信设备的听力系统的参数的方法。此外，本发明还涉及一种具有助听设备和通信设备的听力系统，其中听力系统的参数是可调整的。
背景技术
通常，可携带的听力装置被称为助听设备，其用于改善对出现在用户耳朵的环境声音的感知。被称为“助听器”的助听设备的经典的子类被设计用于照顾在医学意义上承受听力损失的人。为了满足众多个体的需求提供不同结构的助听设备，诸如耳后(HdO)助听器、具有外部听筒的助听器(RIC，接收器在信道内)、耳内助听器(IdO)，或者还有外耳助听器或耳道助听器(ITE，CIC)。示例性列举的助听器佩戴在外耳或者耳道上。此外，在市场上还提供骨传导助听器、可植入的或者振动触觉助听器。在这些助听设备中，对受损听觉的刺激是机械的或者电的。
如今，听力系统(或助听系统)不再仅仅包括这些助听设备，而且还包括附加的通信设备，诸如通常无线地与助听设备连接的计算机、平板电脑或者智能手机。该通信设备或者相应的通信设备在此多次用作助听器佩戴者的用户接口并为助听器佩戴者提供不同的功能。例如，通信设备可以用作遥控器或者用作助听设备状态(例如电池状态、诸如信号音调的参数的设置、或者由助听设备记录的统计学整理的数据的输出)的显示设备。此外，通信设备用作输入媒介，用于评估助听设备性能的满意度、用于与助听器声学家通信、或者用于将通信设备耦合到助听器声学家的调整软件，以便远程调整助听器的参数。
特别地，经典的助听器附加地通常包括用于将相应的助听器声学地耦合到助听器佩戴者的耳朵的构件，即，负责将输出的声音引导到耳朵中的构件。这些构件通常由训练有素的助听器声学家安装到助听器上。这种适配件通常存在很多选择。根据助听器的结构可以为此考虑不同的部件：在经典的HdO助听器中，听筒(扬声器)位于助听器壳体内。首先在出口开口处连接声音软管，然后在声音软管的末端固定有小的罩子，该罩子将软管末端置于听力受损者的耳道的中心。
在RIC助听器中，扬声器位于助听器壳体的外部，扬声器利用助听器壳体与细的电线连接。为了将扬声器置于耳道中心，存在不同实施的所谓的圆顶。由于相应助听器佩戴者的不同大小的耳道，这些圆顶可具有不同的直径以及分别不同尺寸的通气开口用于通气内耳道。这种通气开口一方面是为了保证助听器佩戴者的耳道的通气所必需的。另一方面，通气开口的存在也与缺点相关联，因为从助听器输出的声音能够至少部分地通过通气开口逸出。这不仅会导致功率损耗，同样地还会增加助听器的反馈倾向。阻尼效应也会发挥作用，因为在助听器扬声器和相应的适配件之间的软管中的声音传导是有损耗的。
还有一种可能，助听器声学家为助听器佩戴者制作个性化的耳朵适配件，该耳朵适配件借助在耳朵上按压黏土来制作。这种耳朵适配件具有理想的适配形状，紧密闭合并且因此还具有通气孔。
总的来说，选择用于声学调整助听器的构件对于到达耳朵的声音有显著的影响。在此，传输损耗是特定于频率的，通常以曲线或者“特性曲线”的形式为人所知。
在听力受损者第一次装备助听器(助听设备)之前，在考虑助听器佩戴者的所测量的听力损失的情况下计算所需的助听器的增益。在此众所周知的是通常已知的计算公式，例如DSLI/O、NAL-NL1等。然而，听力系统的制造商也越来越多地开发他们自己的计算公式，其考虑来自制造商自身开发的助听器的(附加的)特点。
然而，为了确定听力系统的额定增益还考虑其他方法。在实践中，通过听力受损者与群组相关联，群组又分别与额定增益相关联来得到可接受的结果。在此，增益的计算是特定于频率的，例如针对助听器的每个增益信道的中心频率。在此，针对不同高度的输入电平出现不同的额定增益，因为与中等的或者响亮的音调相比，轻柔的音调应该由助听器更强烈地放大(动态压缩)。因此，额定增益表示输出电平与输入电平的商，输出电平即是在声音离开助听器(包括其用于声学耦合的构件)的位置处的声音电平，输入电平即是由助听器的麦克风记录的声音电平。
然而，由于连接到助听器(助听设备)的用于声学耦合的不同的构件具有不同的传输损耗，所以还必须考虑它们的特定损耗。助听器的听筒(扬声器)必须补偿相应的损耗，因此额定增益必须作用于由用于声学耦合助听器的构件(声学耦合构件)引起的传输损耗。在实践中，通过相应的调整程序实现助听器参数的与此相关的调整。
与助听器的类型无关，对于助听器佩戴者最佳的声学调整并不总是通过相应的声学耦合构件的第一选择来完成。必要时，需要更换或者变换用于声学耦合的构件，例如对于具有太小或者太大直径的圆顶的太松或者太紧的适配。圆顶或者耳朵适配件的佩戴舒适性还可能因为不存在通气开口，以及皮肤出汗，以及由于汗液形成而更容易松弛被认为是不舒服的。同样地，通气开口的尺寸可能被过大地设计，使得太多的低声音逸出或者现有的声音耦合到麦克风中并且导致令人不舒服的反馈。
在此，为了保证对助听器佩戴者的必要供应以及使助听器相应匹配于助听器佩戴者的听觉能力，存在不同的可能性。助听器佩戴者可以让助听器声学家当场对其助听器进行调整。然而，这通常特别是关于时间预约、路程以及潜在的等待时间与增加的成本相关联。
替换地，助听器佩戴者可以由助听器声学家远程指导。在此，助听器声学家通过合适的技术，例如用于远程调整助听器、音频传输和/或视频传输的系统，与助听器佩戴者相连。另一种可能性是助听器佩戴者完全不受指导，而是受助于非专业或者半专业受训的人的帮助。这些人例如可以是家庭成员、药店或者购物中心的雇员，或者甚至是所谓的“赤脚医生”，这些人在关于助听器的组装和调整的短期基本培训的过程中有过进一步的进修。
在前面所描述的应用情况中，组装很快碰到实际的限制。如果助听器声学家例如通过视频传输指导助听器佩戴者，则还有在助听器佩戴者的位置处将耦合件添加到助听器的可能性。向助听器声学家传输已经准确连接了哪些构件的信息始终存在风险。虽然助听器佩戴者可以从提供给他的不同耦合件的分类中称呼由他选择的构件。但是不能排除构件的错误连接或者混淆。
即使助听器佩戴者借助网络摄像头记录相应的耦合构件并将其发送给进行指导的助听器声学家，照相机的不合适的对准、不充分的照明条件或者网络摄像头分辨率的限制，使得进行指导的助听器声学家难以将选择用于耦合的构件可靠地与其明确的产品名称相关联。
如果没有专业的助听器声学家指导助听器佩戴者，而是未经训练的或者半专业的工作人员、例如药店雇员或者赤脚医生进行指导，则要以更大的可能性考虑错误的指示。相比于仅从事于助听器调整的全职助听器声学家，这些人对制造商构件的分类不太值得信任。在此，制造商基于模型更换而在市场上投放的新的构件和构件形状越多，则对耦合构件的分类越不值得信任。相应地，选择错误的声学耦合构件的危险或者在助听器(助听设备)上的非专业的布置的危险也越大。
此外，由于部件的小尺寸和用于其制造的材料(通常是柔软和透明的塑料)，任何产品名称或者产品代码的印刷都是不实际的。
因此，上面描述的方法仅有限地适用于调整助听系统。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题是，为助听器佩戴者实现对其助听器参数的用户友好的且基本上无错误的设置。
根据本发明，该技术问题通过具有根据本发明的特征的方法和具有根据本发明的特征的听力系统来解决。在下面的描述中还给出了有利的且一定程度上对其有创造性的实施方式和进一步的扩展。
在根据本发明的用于调整包括助听设备和与其分开的通信设备的听力系统的参数的方法的范围内，借助通信设备的照相机记录用于将助听器声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件的至少一个图像，并且根据所记录的图像或者每个记录的图像识别构件或者每个构件的产品身份。最后，将所识别的构件或者每个识别的构件与声学传输特性曲线相关联，基于其进行对听力系统参数的调整。通过根据本发明的这种方法，即使没有经过专业训练的助听器声学家在场，也能保证专业的组装。至少可以将构件或者每个构件安装在助听设备上用于助听设备的常规运行。在该方法的有利的实施中，构件或者每个构件也可以安装到助听设备上用于记录至少一个图像。
在该方法的范围内，助听器(助听设备)的参数、即听力系统的定位在助听器佩戴者的耳朵中和/或耳朵上的部分的参数合适地匹配于相应的助听器佩戴者的听觉能力。(根据助听器的设计)优选地使用具有圆顶和/或耳朵适配件的声音软管作为用于将助听器声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的构件。以这种方式特别是针对特定于用户的用途来组装助听器。
为了根据本发明识别用于声学耦合的构件，使用听力系统的通信设备的照相机。借助通信设备的照相机，记录用于声学耦合的构件或者每个构件的至少一个图像。作为通信设备根据本发明优选地是听力系统的智能手机部分。替换地或者附加地，在本发明的范围内，还可以使用例如计算机或者平板电脑作为听力系统的一部分，借助其记录用于声学耦合的构件或者每个构件的一个或者多个图像。
然后，根据所记录的图像或每个记录的图像识别构件或每个构件的产品身份。为此，将所记录的图像或每个记录的图像优选地经由因特网传输到服务器或者云。传输优选地自动进行。合适地，然后借助存储在服务器上或者云中的图像识别软件识别用于声学耦合的安装在助听器上的相应的构件的产品身份。这种识别在本发明的范围内优选地也自动进行。替换地，图像识别为此可以在通信设备上进行，并且在此优选地借助人工神经网络实现，不同的产品身份以及其相关性根据人工神经网络的各个神经元之间的连接存储在该人工神经网络中。
在该方法的有利的实施中，首先将用于将助听器声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件安装到助听设备上。然后，借助通信设备的照相机记录用于声学耦合的构件或者每个构件的至少一个图像，并且根据该记录的图像或每个记录的图像识别构件或每个构件的产品身份。这具有以下优点：助听设备在调整过程中可以被相同地佩戴，并且因此如果在必要时例如由于助听器佩戴者的耳道的解剖学特征还需要细微调准，则还可以直接地测试调整。此外，对于在安装在助听设备上的状态下的构件通过助听设备能够更容易地限定特别适合于图像识别的标准位置，这有助于简化图像识别。
在替换的实施中，在构件或每个构件与助听设备分开期间，记录构件或者每个构件的至少一个图像。该方法的优点在于，在图像中对于识别特别重要的细节不被助听设备遮盖。
图像识别软件识别在所传输的图像上或在每个传输的图像上显示的构件，并且然后将该识别的图像或每个识别的图像与电子产品目录中的图像进行比较。该方法步骤优选地也自动进行。电子产品目录合适地同样存储在服务器上或云中。替换地，电子产品目录也可以存储在通信设备中。电子产品目录合适地定期自动更新。这保证了产品目录始终是最新的，并且由助听器制造商新投入市场的产品也存储在该产品目录中。
构件或者每个构件的产品身份可以根据所记录的图像或者每个记录的图像特别是在通信设备上借助在那里实现的存储有电子产品目录的人工神经网络进行识别。这使得可以执行用于识别产品身份的图像识别，而不必首先将要分析的图像或每个图像经由因特网传输到服务器。恰好如果只有低数据传输速率可用，该数据传输速率可能使图像传输对于用户表现为不舒服且费时的，则在通信设备上的图像分类是有利的。特别地，通信设备在此可以实施为智能手机或平板电脑，在其上安装有用于根据图像或者每个图像识别至少一个构件的产品身份的相应应用程序。优选地，相同应用程序通过相应的接口与用于调整助听设备的另一个应用程序耦合，或者作为其一部分实现。
在此，为了识别产品身份在通信设备上实现人工神经网络。在此，这种人工神经网络在其结构上基于作为生物模型的大脑。因此，其含有模拟神经元(因此也称为人工神经网络的神经元)的大量电路，以及模拟突触(神经元之间的连接)的多个连接。
多种拓扑结构，即人工神经网络的神经元如何彼此连接的布置，在此的共同点是它们具有多层神经元，其中神经元的输入层从人工神经网络外部接收信号分别作为输入，并且神经元的输出层向外部输出信号作为结果。在此，可以在输入层和输出层之间布置多个其他层。各个层中的神经元的数量以及层的相应的复杂性在此对于人工神经网络能够解决给定任务的性能是决定性的。
在此，将由图像传感器的各个图像元素在通信设备中发出的信号提供给输入层。在此，在输出层的神经元处输出的输出信号的信号强度代表识别结果：输出层的神经元在此代表可能的识别结果中的一个。
电子产品目录的不同产品，和优选地每个产品的不同的图像表示，优选地在各个神经元之间的连接上和/或人工神经网络的输出层的各个神经元上存储。在此，可以将这些连接的全部发送到通信设备以用于实现与产品目录相对应的人工神经网络。
有利地，人工神经网络在通信设备中借助至少一个神经形态芯片实现。神经形态芯片是微芯片，该芯片由于其物理电路拓扑结构特别适合于实现人工神经网络。特别地，在此可以设计至少一层神经元的物理实现以及它们之间的多个物理连接的物理实现。此外，神经形态芯片可以包括存储器或者与存储器连接，在该存储器中存储有要实现的网络的各个连接的耦合强度，以便实现具体的人工神经网络，从而人工神经网络特别是可以以层形式在神经形态芯片的物理连接中实现。
神经形态芯片目前在市场上可购买的第一款智能手机模型中就能使用，其中假设在不久的将来在相关细分市场出现更广泛的可用性，并且要在平板电脑中使用神经形态芯片。因此，神经形态芯片目前可用于所述智能手机模型，在不久的将来可用于明显更多的模型，然后可用于大量的平板电脑模型。
优选地，在训练阶段中与听力系统分开地分别记录电子产品目录的产品的图像。其中，建立通用的人工神经网络，用于识别所记录的图像中的相应的产品的图像，并且由此校准并实现第一神经模式网络，其中第一神经模式网络的各个神经元之间的拓扑结构和/或连接存储在第一文件中，其中第一文件被传输到通信设备，并且其中在通信设备中，根据存储在第一文件上的第一神经模式网络的拓扑结构或者连接来实现通信设备的人工神经网络，并且由此将电子产品目录存储在通信设备中。
在训练阶段中，配置传输特性，即特别是第一神经模式网络的神经元之间的连接的“传输权重”。这尤其可以通过根据相应的图像记录识别各个产品身份的图像来迭代地执行通用的人工神经网络来实现，其中，识别中的错误在随后的迭代步骤中被修正。在此，将图像记录提供给通用的人工神经网络的输入层，并且在训练阶段期间，持续检查是否在通用的人工神经网络的输出层输出正确的产品身份。在此，通过相应地修正错误的情况下的输出(“反向传播”)，尤其校准了用于预设应用的连接的“传输权重”。特别地，由此实现了为识别在产品目录中出现的产品的产品身份而“训练的”第一神经模式网络。
所提及的配置可以被读出，从而通过实现相同的拓扑结构和相同的配置将另一个人工神经网络置于“训练状态”，即在此再现第一神经模式网络。因此，通信设备的人工神经网络可以通过第一文件实现第一神经模式网络的配置，并且由此访问其“训练进度”。在此，第一文件尤其可以由助听设备的制造商存储在服务器上，助听器佩戴者可以从服务器下载第一文件。
为了修改电子产品目录，特别是类似于刚刚描述的方式，优选地生成对应于修改的电子产品目录的第二神经模式网络，其拓扑结构和/或连接存储在第二文件中，其中第二文件被传输到通信设备，并且其中，通过实现第二神经模式网络在通信设备中根据第二文件修改通信设备中的电子产品目录。由此通过简单地下载第二文件来更新产品目录。
合适地，在电子产品目录中找到所识别的构件或每个识别的构件的声学传输特性曲线。换言之，声学传输特性曲线存储在电子产品目录中，并且在识别相应的构件之后(特别是自动地)进行关联。
在本发明的范围内，所识别的构件或者每个识别的构件的声学传输特性曲线随后被传输到通信设备。合适地，该传输通过因特网并且特别是同样地自动地进行，即，助听器佩戴者或听力系统的佩戴者没有附加的动作。然后，将声学传输特性曲线有利地从通信设备传输到听力系统的助听器并存储在那里。该传输和随后的存储合适地自动进行。如果用于识别为声学耦合设置的或者安装的构件或者每个构件的图像识别本地地在通信设备中进行，则将分别与电子产品目录中的各个产品身份相关联的传输特性曲线优选地预先传输到通信设备并且在那里存储在存储器中。
附加地，在本发明的有利实施中，计算听力系统的助听器的增益特性曲线，并且特别地还将其传输到该助听器。增益特性曲线的计算合适地借助相应的调整软件进行。在本发明的优选的变形方案中，该调整软件同样存储在通信设备上。因此，助听器的增益特性曲线在这种情况下也借助通信设备计算。
替换地，增益特性曲线优选地由调整软件计算，该调整软件安装在助听器声学家的计算机上，并且经由因特网与助听器佩戴者的听力系统的通信设备连接。在本发明的范围内的另外的优点在于，如果增益特性曲线的计算由云服务或者在那里存储的调整软件执行，则该计算可以借助网络浏览器经由因特网实现。该过程特别有利的是，为声学耦合设置或者安装的构件或者每个构件的图像识别在云服务中、特别是在同一个云服务中进行。然而，不排除与通信设备上的本地的图像识别结合的应用。在这种情况下，对于计算增益特性所需的、关于构件或者每个构件的产品身份的数据优选地从通信设备传输到云服务的服务器。
合适地，连接到助听器的用于声学耦合的构件的传输特性的施加不包括在增益特性曲线的计算中。在此，特别简化的调整算法基于助听器的额定增益的计算、即增益特性曲线，因为该调整算法不必执行任何曲线运算，以向额定增益施加声学耦合部件的传输特性曲线。
在本发明的优选的实施中，将借助调整软件计算的增益特性曲线传输到助听器。该传输合适地从通信设备、助听器声学家的计算机或者从服务器或者云出发进行。
然后，根据声学传输特性曲线和增益特性曲线优选地计算用于助听器的修正的增益特性曲线。修正的增益特性曲线的计算合适地在助听器中通过将耦合构件的声学传输特性曲线加到由调整软件计算的增益特性曲线上来进行。优选根据该修正的增益特性曲线来调整助听器的实际增益。助听器因此根据新计算的修正的增益特性曲线设置增益。有利地，增益的设置同样自动地进行。用于助听器调整算法的传输特性曲线始终是最新的，因为传输特性曲线直接由制造商(服务器)传输。然而，修正的增益特性曲线的计算尤其也可以在通信设备上进行，优选地利用用于调整助听器的相应的应用程序进行，并且随后将其传输到助听器。
有利地，在助听器佩戴者不将构件佩戴在耳朵上期间，记录构件的至少一个图像。一方面，这改善了图像识别，因为该图像或者每个图像可以隔离地或者在必要与助听设备结合地、但是在任何情况下都在没有光学复杂的背景的情况下显示该部件。另一方面，这种图像主要可以更舒适地实施。
因此，根据本发明的方法使得助听器佩戴者可以对其助听器的参数进行简单、省力和有效的调整。助听器佩戴者自己在其助听器的组装方面没有附加的开销。而且不需要与助听器声学家的现场预约和/或使用外人的帮助。外行和半专业工作的人员都可以将声学耦合部件组装到助听器上，因为该系统为其减少了对所安装的部件的识别、对这些部件的声学特性的确定以及将这些声学特性传输到助听器调整算法中。
根据本发明的听力系统包括具有用于将助听设备声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件的助听设备，以及具有用于记录用于声学耦合的构件或每个构件的至少一个图像的照相机的、与助听设备分开的通信设备。听力系统被设计为，用于根据所记录的图像或每个记录的图像识别构件或每个构件的产品身份，并且用于将声学传输特性曲线与预先识别的构件或者每个预先识别的构件相关联，其中听力系统的参数可以基于声学传输特性曲线进行调整。
针对根据本发明的方法描述的优点和优选实施方式同样适用于根据本发明的听力系统，并且可以相应比照地转用到该听力系统。
在有利实施中，通信设备在此具有用于实现人工神经网络的神经形态芯片，基于该人工神经网络实现包括不同产品身份的电子产品目录。由此可以直接在通信设备上根据所记录的图像或每个图像来执行对产品身份的识别，而不会形成可能将图像或者每个图像传输到外部的服务器的时间损失。
附图说明
下面参考附图更详细地解释本发明的实施例。附图中：
图1示意性地以框图示出了助听器的调整，其中借助服务器上的图像识别来识别待连接的声音软管，并且从服务器导入用于调整声音软管的声学数据，以及
图2示意性地以框图示出了根据图1的方法的替换实施，其中图像识别在智能手机上进行。
彼此相应的部件和参量分别完全用统一的附图标记表示。
具体实施方式
图1示出了具有助听器3和与该助听器无线连接的、设计为智能手机5的通信设备7的听力系统1。助听器3(在此设计为HdO助听器)装备有用于声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的构件9、10。在此，这是具有圆顶13的声音软管11。
智能手机5包括照相机14。此外，助听器驱动15和连接软件17存储在智能手机5上。连接软件17允许智能手机5与因特网(由19表示)连接。此外，在此还示出了助听器声学家的计算机21，在其上安装调整软件23。计算机21经由因特网与智能手机5连接。
在该方法的范围内，在第一步骤中，通过为了声学耦合到助听器壳体25而将声音软管11与圆顶13作为相应的构件9、10连接以用于声学耦合，来组装助听器3用于使用。借助智能手机5的照相机14来记录构件9、10的图像，并且将所记录的图像经由因特网传输到服务器27(传输方向由箭头29表示)。在服务器27上存储有图像识别软件31，借助该图像识别软件识别布置在助听器上的构件9、10上的产品身份。
在同样存储在服务器27上的电子产品目录33中，为所识别的构件9、10找到声学传输特性曲线35。将声学传输特性曲线35经由因特网传输到智能手机5(传输方向由箭头37表示)并且从该智能手机传输到助听器3(传输方向由箭头39表示)。然后，声学传输特性曲线35存储在助听器3中。
此外，借助安装在助听器声学家的计算机21上的调整软件23计算助听器3的增益特性曲线41。这里不包括连接到助听器3的用于声学耦合的构件9、10的传输特性的施加。将所计算的增益特性曲线41经由因特网从计算机21传输到智能手机5(传输方向由箭头43表示)，并从该智能手机出发传输到助听器3(传输方向由箭头45表示)。
最后，助听器3将声音软管11和圆顶13的声学传输特性曲线35加到所接收的增益特性曲线41上，并且根据新计算的增益特性曲线47设置助听器3的增益。
图2示出了根据图1的听力系统1，其中非易失性存储器49和神经形态芯片51布置在智能手机5上。借助神经形态芯片51可以在智能手机5中实现人工神经网络53。为此，从服务器27经由因特网(由19表示)将第一文件55下载到智能手机上(传输方向由箭头57表示)，其中针对第一神经模式网络59存储了完整的配置，即特别是各个层的拓扑结构、神经元的相应的数量以及各个神经元之间的连接强度。第一神经模式网络59在此由制造商在未示出的训练阶段中实现，并且示出对于产品目录33的各个产品的图像识别已经“训练”了的通用的人工神经网络的训练结果。通过将第一文件55传输到智能手机5，并且在那里存储在非易失性存储器49中，第一神经模式网络59表征的数据现在也在智能手机5上可用，从而当在智能手机5中将神经形态芯片51相应地应用于产品目录33的各个产品的图像识别时，可以实现对应于第一神经模式网络59的人工神经网络53。在此，与产品目录33的各个产品相关联的传输特性曲线35作为第一文件55的一部分存储在非易失性存储器49中。
在该方法的范围内，现在借助智能手机5的照相机14，类似于图1中所示的过程，记录构件9、10的图像。在此，对于具有圆顶13的声音软管11的图像记录在没有事先连接到助听器壳体25的情况下进行。然而，根据第一文件的设计，作为基础的第一神经模式网络59也可以关于分别与助听器壳体25连接的构件9、10的图像识别来设计。借助应用程序61可以根据图像记录来识别构件9、10的产品身份，其中应用程序61为此特别是控制对应于第一神经模式网络59的人工神经网络53的实现，并且根据第一文件55在神经形态芯片51上实现，以用于识别产品目录33的产品身份。在成功地识别构件9、10的产品身份之后可以从第一文件55读取相关的传输特性曲线35。在必要时，如果第一神经模式网络59和传输特性曲线35的数据是分开存储的，则还可以从与第一文件55相关联的另一个文件(未示出)中读取传输特性曲线35。
现在，同样可以由应用程序61进行用于助听器3的增益特性41的计算。在此不包括连接到助听器3的用于声学耦合的构件9、10的传输特性的施加。最后，助听器3中的应用程序61将声音软管11和圆顶13的声学传输特性曲线35加到所计算的增益特性曲线41上，并根据新计算的增益特性曲线47并且类似于根据图1描述的过程来设置助听器3的增益。
对于助听器3的常规运行，将声音软管11与圆顶13一起安装到助听器壳体25。存储在智能手机上的产品目录33的更新和相应的图像识别的更新可以通过简单地将未示出的第二文件从服务器27下载到非易失性存储器中来实现，由此，智能手机能够实现对应于修改后的产品目录的第二神经模式网络。
本发明根据前面描述的实施例变得非常清楚，但是本发明不限于这些实施例。而是还可以从前面的描述中导出本发明的另外的实施方式。
附图标记列表
1 听力系统
3 助听器
5 智能手机
7 通信设备
9 用于声学耦合的构件
10 用于声学耦合的构件
11 声音软管
13 圆顶
14 照相机
15 助听器驱动
17 连接软件
19 因特网
21 计算机
23 调整软件
25 助听器壳体
27 服务器
29 传输方向
31 图像识别软件
33 电子产品目录
35 传输特性曲线
37 传输方向
39 传输方向
41 增益特性曲线
43 传输方向
45 传输方向
47 修正的增益特性曲线
49 非易失性存储器
51 神经形态芯片
53 人工神经网络
55 第一文件
57 传输方向
59 第一神经模式网络
61 应用程序
Claims (28)
1.一种用于调整包括助听设备(3)和与所述助听设备分开的通信设备(5)的听力系统(1)的参数的方法，
-其中借助通信设备(5)的照相机(14)记录用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)的至少一个图像，
-其中根据所记录的图像或者每个记录的图像识别构件(9，10)或者每个构件(9，10)的产品身份，
-其中将预先识别的构件(9，10)或者每个预先识别的构件(9，10)与声学传输特性曲线(35)相关联，
-其中基于所述声学传输特性曲线(35)对听力系统(1)的参数进行调整，并且
-其中根据所记录的图像或者每个记录的图像在通信设备(5)上借助在通信设备中实现的存储有电子产品目录(33)的人工神经网络(53)识别构件(9，10)或者每个构件(9，10)的产品身份。
2.根据权利要求1所述的方法，
-其中将用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)安装到助听设备(3)上，和
-其中借助通信设备(5)的照相机(14)记录用于声学耦合的构件(9，10)或者每个构件(9，10)的至少一个图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其中在构件(9，10)或每个构件(9，10)与助听设备(3)分开期间，记录构件(9，10)或者每个构件(9，10)的至少一个图像。
4.根据权利要求1所述的方法，其中在通信设备(5)中借助至少一个神经形态芯片(51)实现人工神经网络(53)。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中电子产品目录(33)的不同产品在各个神经元之间的连接上和/或人工神经网络的输出层的各个神经元上存储。
6.根据权利要求5所述的方法，其中在训练阶段中与听力系统(1)分开地
-分别记录电子产品目录(33)的产品的图像，并且
-建立通用的人工神经网络用于识别所记录的图像中的相应的产品的图像，并且由此实现第一神经模式网络(59)，
其中第一神经模式网络(59)的各个神经元之间的拓扑结构和/或连接存储在第一文件(55)中，
其中将第一文件(55)传输到通信设备(5)，并且
其中在通信设备(5)中，根据存储在第一文件(55)上的第一神经模式网络(59)的拓扑结构或者连接来实现通信设备(5)的人工神经网络(53)，并且由此将电子产品目录(33)存储在通信设备(5)中。
7.根据权利要求6所述的方法，其中为了修改电子产品目录(33)，
-生成对应于修改的电子产品目录(33)的第二神经模式网络，第二神经模式网络的拓扑结构和/或连接存储在第二文件中，
-其中将第二文件传输到通信设备(5)，并且
-其中，通过实现第二神经模式网络在通信设备(5)中根据第二文件修改通信设备(5)中的电子产品目录(33)。
8.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中在电子产品目录(33)中找到所识别的构件(9，10)或每个识别的构件(9，10)的声学传输特性曲线(35)。
9.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中将所识别的构件(9，10)或者每个识别的构件(9，10)的声学传输特性曲线(35)传输到通信设备(5)。
10.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中计算助听器(3)的增益特性曲线(41)。
11.根据权利要求10所述的方法，其中借助通信设备(5)计算助听器(3)的增益特性曲线(41)。
12.根据权利要求10所述的方法，其中根据声学传输特性曲线(35)和增益特性曲线(41)计算用于助听器(3)的修正的增益特性曲线(47)。
13.根据权利要求12所述的方法，其中根据所述修正的增益特性曲线(47)来调整助听器(3)的增益。
14.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中在助听器佩戴者不将构件佩戴在耳朵上期间，记录构件(9，10)的至少一个图像。
15.一种用于调整包括助听设备(3)和与所述助听设备分开的通信设备(5)的听力系统(1)的参数的方法，
-其中借助通信设备(5)的照相机(14)记录用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)的至少一个图像，
-其中根据所记录的图像或者每个记录的图像识别构件(9，10)或者每个构件(9，10)的产品身份，
-其中将预先识别的构件(9，10)或者每个预先识别的构件(9，10)与声学传输特性曲线(35)相关联，
-其中基于所述声学传输特性曲线(35)对听力系统(1)的参数进行调整，
-其中将所记录的图像或每个记录的图像经由因特网(19)传输到服务器(27)，在所述服务器上存储有电子产品目录(33)，并且
-其中借助存储在服务器上的图像识别软件识别在所传输的图像上显示的构件的产品身份。
16.根据权利要求15所述的方法，
-其中将用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)安装到助听设备(3)上，和
-其中借助通信设备(5)的照相机(14)记录用于声学耦合的构件(9，10)或者每个构件(9，10)的至少一个图像。
17.根据权利要求15所述的方法，其中在构件(9，10)或每个构件(9，10)与助听设备(3)分开期间，记录构件(9，10)或者每个构件(9，10)的至少一个图像。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中在电子产品目录(33)中找到所识别的构件(9，10)或每个识别的构件(9，10)的声学传输特性曲线(35)。
19.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中将所识别的构件(9，10)或者每个识别的构件(9，10)的声学传输特性曲线(35)传输到通信设备(5)。
20.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中计算助听器(3)的增益特性曲线(41)。
21.根据权利要求20所述的方法，其中借助通信设备(5)计算助听器(3)的增益特性曲线(41)。
22.根据权利要求20所述的方法，其中根据声学传输特性曲线(35)和增益特性曲线(41)计算用于助听器(3)的修正的增益特性曲线(47)。
23.根据权利要求22所述的方法，其中根据所述修正的增益特性曲线(47)来调整助听器(3)的增益。
24.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其中在助听器佩戴者不将构件佩戴在耳朵上期间，记录构件(9，10)的至少一个图像。
25.一种听力系统(1)，其包括具有用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)的助听设备(3)，以及包括与助听设备(3)分开的通信设备(5)，通信设备具有用于记录用于声学耦合的构件(9，10)或每个构件(9，10)的至少一个图像的照相机(14)，其中听力系统(1)被设计为，用于根据所记录的图像或每个记录的图像识别构件(9，10)或每个构件(9，10)的产品身份以及用于将声学传输特性曲线(35)与预先识别的构件(9，10)或者每个预先识别的构件(9，10)相关联，其中能够基于声学传输特性曲线(35)调整听力系统(1)的参数，并且其中根据所记录的图像或者每个记录的图像在通信设备(5)上借助在通信设备中实现的存储有电子产品目录(33)的人工神经网络(53)识别构件(9，10)或者每个构件(9，10)的产品身份。
26.根据权利要求25所述的听力系统(1)，其中所述通信设备(5)具有用于实现人工神经网络(53)的神经形态芯片(51)，根据所述人工神经网络实现包括不同产品身份的电子产品目录(33)。
27.一种听力系统(1)，其包括具有用于将助听设备(3)声学耦合到助听器佩戴者的耳朵的至少一个构件(9，10)的助听设备(3)，以及包括与助听设备(3)分开的通信设备(5)，通信设备具有用于记录用于声学耦合的构件(9，10)或每个构件(9，10)的至少一个图像的照相机(14)，其中听力系统(1)被设计为，用于根据所记录的图像或每个记录的图像识别构件(9，10)或每个构件(9，10)的产品身份以及用于将声学传输特性曲线(35)与预先识别的构件(9，10)或者每个预先识别的构件(9，10)相关联，其中能够基于声学传输特性曲线(35)调整听力系统(1)的参数，其中将所记录的图像或每个记录的图像经由因特网(19)传输到服务器(27)，在所述服务器上存储有电子产品目录(33)，并且其中借助存储在服务器上的图像识别软件识别在所传输的图像上显示的构件的产品身份。
28.根据权利要求27所述的听力系统(1)，其中所述通信设备(5)具有用于实现人工神经网络(53)的神经形态芯片(51)，根据所述人工神经网络实现包括不同产品身份的电子产品目录(33)。
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