CN111510837B - 一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器 - Google Patents

Abstract

本发明属于听力康复技术领域，公开了一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器，采用了在补偿听觉强度感知灵敏度的同时，补偿听觉信号处理功能的助听器听力康复新策略，并通过基于听觉机制的听觉计算来实现；具体包括：将助听器输入声信号根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中进行不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；通过麦克风记录的声信号通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出声音信号。本发明基于建立的听觉主动放大与听觉调谐间关联的数学模型，解决了现有助听器技术在语音清晰度上的缺陷，实现助听器性能的提高。

Description

一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器

技术领域

本发明属于听力康复技术领域，尤其涉及一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器。

背景技术

目前，人类正常听觉能听到低至0分贝的声音。但是，有人需要更强的声音，例如30分贝、60分贝，甚至更高的分贝的声音才能听到，这就是出现了听力障碍。导致听力障碍的有先天的原因、疾病、药物毒性、衰老等原因。其中，衰老导致听力障碍占了非常大的比例。世界卫组织估计，60岁以上的老年人中会有三分之一的有听力障碍，全世界有听力障碍的人在10亿人以上。助听器，是目前解决听力障碍的主要工具，但是，目前使用助听器的听力障碍患者比例很低。这一方面是高档助听器的价格太高，阻碍助听器的普及。另一方面是现有助听器听力康复效果极为有限，即使是高达几万元一只的高档助听器，仍然很不能令人满意。主要表现为助听器的语音清晰度很差，尤其是在噪声环境中，情况更糟。高档助听器往往采用降噪技术消除噪声，保留语音，以改善语音清晰度。但事实上，即使没环境噪声，在实验室里的研究表明，助听器的语音清晰度也不理想的，尤其是中度、重度听力损失患者。

现有助听器语音清晰度受其听力康复策略局限。当前，助听器技术采用的策略是听觉灵敏度补偿与噪声消除策略。其中，前者采用的宽动态范围压缩(WDC)技术，后者采用的语音噪声分离技术，希望听到的只有语音。所谓宽动态范围压缩(WDC)，是指正常人的听觉动态范围是0到120dB，而听力障碍患者的动态范围因听觉阈限提高而变得更小，例如60dB到120dB，助听器的宽动态范围压缩把0到120dB动态范围的声音压缩到听力障碍患者小的动态范围内。这是通过对小信号有一个大的放大，对大信号有一个小的放大来实现的。这个听力康复策略显然补偿了听力障碍患者对声音感受灵敏度的下降。

但是，听力障碍患者不只是声音感受灵敏度下降了，伴随听力障碍而下降的，还有听觉对声音信号处理功能的衰退。基础研究表明，在耳蜗的声音感受中，有内毛细胞的主动放大功能，这些主动放大使得听觉具高的灵敏度，从而能听到小的声音。正常听觉中，伴随主动放大，除了能够听到小的声音外，听觉的调谐曲线变得很尖，并同时因主动放大的非线性效应而产生结合音，前者使得听觉能够分辨不同频率的声音，后者使得没有基频的声音的音调也能得到感知，从而实现高的语音分辨。当有听力障碍，在听觉灵敏度下降的同时，听觉的调谐曲线也变钝，结合音也消失了，从而失去对语音信号中不同频率的高分辨能，以及音调感知能力，也就失去对语音的清晰感知能力。现有助听器技术放大声音时，虽然能使听力障碍患者听得见，但并不能使其听得清。因为这种放大，包括宽动态范围压缩(WDC)这种高档现代数字式助听器所采用的根据声音大小具有不同放大倍数的“聪明”放大，只解决了听力障患者声音感知灵敏度下降的问题，没有解决伴随的调谐曲线钝化，结合音消失，频率分辨能力下降、音调感知缺失的问题。这使得现有助听器，包括高档助听器，不能使听力障碍患者听得更清楚的语音，有噪声时，会更不清晰。因此，一个更为有效的助听器听力康复策略应该是在补偿听觉强度感知灵敏度的同时，还要补偿其频率分辨力，以及非线性信号处理效应。只有这样，才能恢复听力强度感知灵敏度的同时，获得好的语音清晰度。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)听力下降的同时伴随有听觉信号处理功能的损伤，现有技术只通过声音放大补偿了听觉的声音强度感知灵敏度，没有补偿伴随听力下降的听觉调谐以及非线性效应等听觉信号处理功能，造成现有助听器技术在语音清晰度上存在严重缺陷，听力康复效果差。

(2)现在又助听器技术无助于噪声环境中的语音辨识，背景噪声中的语音清晰度更差，使得通常生活环境中的语音交流变得非常困难。

解决以上问题及缺陷的难度为：需要有基础研究对听力下降引起语音辨识能力下降把背后机理的认识。在基础研究认识到耳蜗中外毛细胞的主动放大功能丧失导致听力下降，外毛细胞主动放大功能丧失导致听觉调谐钝化、听觉非线性信号处理功能丧失，从而导致语音辨识能力下降，才提供解决这个问题思路。进一步的认识到听觉主动放大与听觉调谐、听觉非线性信号处理间的关系及其背后机理，并将这种关系数学化，从而实现数字计算处理，才使得这个问题有了解决办法。得益于发明人在长达20多年的时间从事这一听觉机制的基础研究，发明人对此有了认识，并首次将其应用到助听器。

解决以上问题及缺陷的意义为：这一技术将是在助听器中继宽动态压缩技术(WDC)取代线性放大技术的变革之后的一次助听器技术的重大变革。它将使助听器进入听觉信号处理功能补偿时代，使助听器性能得到革命性提升。

发明内容

为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器。

本发明是这样实现的，一种助听器听力康复方法，采用听觉放大与听觉信号处理功能同时补偿的听力康复策略。本发明不同于以往只有声音强度感知灵敏度补偿，而是同时补偿听觉强度感知灵敏度和听觉信号处理功能，具体包括：

将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理，输出x_i(t)；

对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的合成声音信号。

其中，本发明通道划分、个数n以及具体频率的设置是在验配时根据使用者听觉受损的频率范围和具体硬件设备决定的。在硬件设备许可的情况下，采用尽可能多频带通道。

基于听觉的非线性信号处理用以实现听觉放大与听觉信号处理功能补偿，是本方法的关键。

本发明每个频率通道的听力康复计算同时补偿听觉的声音强度感知灵敏度和听觉信号处理功能。

本方法中最关键的部分是具有听觉放大补偿和听觉信号处理功能补偿的基于听觉的非线性信号处理。这种处理的实现可以是基于听觉机制的仿生计算，也可以是具有类似功能的完全抽象的计算，或简化的计算。本发明提供一种基于听觉机制的较为繁复的计算，它来自听觉外毛细胞主动放大机制的物理与数学模型。

进一步，所述构成基于听觉的非线性信号处理阵列的方法包括：

步骤1，将声音信号分成N个不同频率成分，对每一频率成分建立能反映耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系；

步骤2，根据耳蜗外毛细胞的主动放大机制得到所述数学关系的耳蜗动力学关系，为：

其中，x其中为基底膜偏离平衡位置位移，k为该部位基底膜弹性系数，R为基底膜粘滞系数，F_a为内毛细胞提供的主动放大力，F_s(t)为声信号提供的驱动力；令

则方程变为：

其中γ为阻尼系数，ω_n为耳蜗该部位的固有圆频率。

进一步，根据外毛细胞电致伸缩，以及纤毛运动调控，F_a表达形式如下：

其中γ_a为自适力系数，B为外毛细胞电致伸缩系数，x₀为外毛细胞原长；其中，γ_a跟据听力测试结果的参数设置，B、x₀根据生理参数设置；得耳蜗局部非线性振动方程为：

则反映耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系如下：

其中，S(t)是输入声信号，ω_i是所处理信号的圆频率，x_i是该频率的处理后的输出信号，γ_ai是根据听力障碍患者听力测试后得到的听力损失数据确定的放大参数。

本发明处理中，将在提供声音放大，对声音强度感觉灵敏度修正的同时，提供听力障碍患者调谐曲线钝化的修复，并提供听力障碍患者因失去外毛细胞非线性放大功能而失去，但正常耳蜗中存在，且对于音调感知极为重要的结合音。从而提供更好的语音清晰度和更好的抗噪声能力，即使不消除噪声也能有好的语音感知效果。

本发明另一目的在于提供一种助听器听力康复系统，包括：

非线性信号处理阵列模块，将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

非线性信号处理阵列处理模块，通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出x_i(t)；

噪声消除模块，对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的合成声音信号。

本发明的另一目的在于提供一种所述助听器听力康复方法的助听器。

本发明的另一目的在于提供一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行所述助听器听力康复方法，包括步骤：

将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出x_i(t)；

对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的合成声音信号。

本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述助听器听力康复方法。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明采用了在补偿听觉强度感知灵敏度的同时，补偿听觉信号处理功能的助听器听力康复新策略，并通过基于听觉机制的听觉计算来实现。具体的是将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出x_i(t)；对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的声音信号。本发明基于建立的听觉主动放大与听觉调谐间关联的数学模型，提供实现这一策略与技术方案的具体技术细节。以解决现有助听器技术在语音清晰度上的缺陷，实现助听器性能的提高。

相比于现有技术，本发明的优点进一步包括：本发明提出听觉响应灵敏度补偿与听觉信号处理功能补偿同时实现的助听器听力康复策略，以解决现有助听器技术在语音清晰度上的缺陷，实现助听器性能的提高。

而且，本发明提出了实现同时做声音强度灵敏度补偿与听觉信号处理功能补偿的技术方案，以及实现这一策略与方案的技术细节。模拟计算表明，该技术能够使听力康复患者的听觉感知灵敏度与听觉信号处理能力同时得到补偿与修复，提高语音清晰度以及背景噪声中感知语音的能力。附图2、3显示了部分计算结果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的助听器听力康复方法流程图。

图2是本发明实施例提供的助听器听力康复方法原理图。

图3是本发明实施例提供的响应频谱图。图中：a为耳蜗生理实验中测得的在频率为f₁和f₂激励下有结合音的响应频谱，b为本听力康复方案信号处理输出信号的频谱。

图4是本发明实施例提供的语谱图。

图中：a为一段语音加噪声后的语谱图，b为经过本康复方案处理过后的语谱图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种助听器听力康复方法、康复系统、存储介质及助听器，下面结合附图对本发明作详细的描述。

如图1所示，本发明提供一种助听器听力康复方法，包括：

S101，将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列。

S102，通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出x_i(t)。

S103，对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的声音信号。

步骤S101中，所述将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道前，需进行：

步骤一，对听力障碍引起的声音强度感知灵敏度与听觉信号处理能力同时进行补偿。

步骤二，基于听觉感知中听觉放大与听觉信号处理的关联关系制定对应的补偿。

步骤S101中，构成基于听觉的非线性信号处理阵列的方法包括：

步骤1，将声音信号分成N个不同频率成分，对每一频率成分建立能反映耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系。

步骤2，根据耳蜗外毛细胞的主动放大机制得到所述数学关系的耳蜗动力学关系，为：

其中，x其中为基底膜偏离平衡位置位移，k为该部位基底膜弹性系数，R为基底膜粘滞系数，F_a为内毛细胞提供的主动放大力，F_s(t)为声信号提供的驱动力；令

则方程变为：

其中γ为阻尼系数，ω_n为耳蜗该部位的固有圆频率。

在本发明中，受外毛细胞电致伸缩，以及纤毛运动调控，F_a表达形式如下：

其中γ_a为自适力系数，B为外毛细胞电致伸缩系数，x₀为外毛细胞原长；其中，γ_a跟据听力测试结果的参数设置，B、x₀根据生理参数设置；得耳蜗局部非线性振动方程为：

则反映耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系如下：

其中，S(t)是输入声信号，ω_i是所处理信号的圆频率，x_i是该频率的处理后的输出信号，γ_ai是根据听力障碍患者听力测试后得到的听力损失数据确定的放大参数。

本发明处理中，将在提供声音放大，对声音强度感觉灵敏度修正的同时，提供听力障碍患者调谐曲线钝化的修复，并提供听力障碍患者因失去外毛细胞非线性放大功能而失去，但正常耳蜗中存在，且对于音调感知极为重要的结合音。从而提供更好的语音清晰度和更好的抗噪声能力。

本发明的提供一种助听器听力康复系统包括：

非线性信号处理阵列模块，将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大，构成基于听觉的非线性信号处理阵列。

非线性信号处理阵列处理模块，通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理输出x_i(t)。

噪声消除模块，对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的声音信号。

下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。

实施例

图2为运用听觉主动机制的助听器听力康复方法原理图。具体策略如下：将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个频带通道，每个频带通道中包含不同固有频率的基于听觉主动放大，构成基于听觉的非线性信号处理阵列。通过麦克风记录下来的声信号S(t)通过不频率的基于听觉主动放大非线性处理输出为x_i(t)，上述放大处理中的放大参数是根据助听器使用者的听力测试结果来设置的。输出的x_i(t)进一步做噪声消除等计算，得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)合成输出得到给助听器使用者听的声音。

图3为正常耳蜗的多音畸变效应展示。其中，图3中的a为实际生理实验观测到的当频率为f₁和f₂的复合音耳蜗基底膜上的响应结果，从图3中的a可见，正常耳蜗的响应除了有激励信号的频率成份f₁和f₂外，还有这两个频率的线性组合成份(pf₁+qf₂，其中p、q为整数)，这种效应使得即使没有基频的复合音的音调也能被听觉感知。当然，也使得听觉的调谐曲线变得很尖锐(这是基础研究的结果，此处省略不展示)。当出现感觉神经性耳聋时，上述结合音消失，且听觉调谐曲线变钝。图3中的b是本发明的助听器康复方案计算的结果，可以看出，可以得到类似正常听觉的结合音。

图4是噪声效应演示，其中图4中的a为是一段语音在加噪声后的富氏谱分析结果，从图可见其语音特征几乎被噪声所淹没。图4中的b是采用本发明的听力康复计算后的输出信号的频谱，可以看到，语音信号特征在噪声中能明显的突显出来。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种助听器听力康复方法，其特征在于，所述助听器听力康复方法采用对听觉放大与听觉信号处理功能同时补偿的听力康复策略；

具体包括：

将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个不同频带成分，并输入n个频带通道中进行不同固有频率的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

麦克风记录的所述声信号S(t)通过所述非线性信号处理阵列进行处理，输出处理后的声音信号x_i(t)；

对输出的声音信号x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t)，对所有通道的y_i(t)进行合成输出，得到助听器的合成声音信号。

2.如权利要求1所述的助听器听力康复方法，其特征在于，每个频率通道的听力康复计算同时补偿听觉的声音强度感知灵敏度和听觉信号处理功能。

3.如权利要求1所述的助听器听力康复方法，其特征在于，所述构成基于听觉的非线性信号处理阵列的方法包括：

步骤1，将声音信号分成n个不同频率成分，对每一频率成分建立能反映耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系；

步骤2，根据耳蜗外毛细胞的主动放大机制得到所述数学关系的耳蜗动力学关系，为：

其中，x为基底膜偏离平衡位置位移，k为基底膜弹性系数，R为基底膜粘滞系数，F_a为内毛细胞提供的主动放大力，F_s(t)为声信号提供的驱动力；令

则方程变为：

其中γ为阻尼系数，ω_n为耳蜗的固有圆频率。

4.如权利要求3所述的助听器听力康复方法，其特征在于，受外毛细胞电致伸缩，以及纤毛运动调控，F_a表达形式如下：

其中γ_a为自适力系数，B为外毛细胞电致伸缩系数，x₀为外毛细胞原长；其中，γ_a根据听力测试结果的参数设置，B、x₀根据生理参数设置；得耳蜗局部非线性振动方程为：

则耳蜗听觉放大与信号处理关联的数学关系如下：

/>

其中，S(t)是输入声信号，ω_i是所处理信号的圆频率，x_i是该频率的处理后的输出信号，γ_ai是根据听力障碍患者听力测试后得到的听力损失数据确定的放大参数。

5.一种实现权利要求1～4任意一项所述助听器听力康复方法的助听器听力康复系统，其特征在于，所述助听器听力康复系统包括：

非线性信号处理阵列模块，将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个不同频带成分，并输入n个频带通道中进行不同固有频带的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

非线性信号处理阵列处理模块，用于麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理，输出处理后的声音x_i(t)；

噪声消除模块，对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的合成声音信号。

6.一种实现权利要求1～4任意一项所述助听器听力康复方法的助听器，所述助听器包含麦克风。

7.一种接收用户输入程序存储介质，所存储的计算机程序使电子设备执行权利要求1～4任意一项所述助听器听力康复方法，包括步骤：

将助听器输入声信号S(t)根据需要划分为n个不同频带成分，并输入n个频带通道中进行不同固有频带的基于听觉主动放大和信号处理功能的听觉计算，构成基于听觉的非线性信号处理阵列；

通过麦克风记录的声信号S(t)通过基于听觉的非线性信号处理阵列处理，输出x_i(t)；

对输出的x_i(t)进一步进行噪声消除得到y_i(t),对所有通道的y_i(t)进行合成输出得到给助听器的合成声音信号。

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